
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧首个用于加速扩散式大语言模型(diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs)推理过程的免训练方法。
首个用于加速扩散式大语言模型(diffusion-based Large Language Models, 简称 dLLMs)推理过程的免训练方法。
现有的数据合成方法在合理性和分布一致性方面存在不足,且缺乏自动适配不同数据的能力,扩展性较差。
在文档理解领域,多模态大模型(MLLMs)正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解,它们在扫描或数字文档基准测试(如 DocVQA、ChartQA)中表现出色,这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而,现有的文档理解基准存在两大核心缺陷:
多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用,在训练阶段可以提供稳定的 reward,评估阶段可以选择更好的 sample 结果,甚至单独作为 evaluator。
多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用:
在前端开发领域,Vue 框架一直以其易用性和灵活性受到广大开发者的喜爱。而如今,Vue 生态在人工智能(AI)领域的应用上又迈出了重要的一步。尤雨溪近日宣布,Vue、Vite 和 Rolldown 的文档网站均已添加了llms.txt文件,这一举措旨在让大型语言模型(LLM)更方便地理解这些前端技术。
大型语言模型(LLMs)在上下文知识理解方面取得了令人瞩目的成功。
多模态大模型(MLLMs)在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而,随着解码(decoding)阶段不断生成新的 token,推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加,这导致了多模态大模型推理效率的降低。
在当前大语言模型(LLMs)广泛应用于问答、对话等任务的背景下,如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力,成为 RAG(Retrieval-Augmented Generation)方向的核心挑战。
大型语言模型(LLMs)在广泛的自然语言处理(NLP)任务中展现出了卓越的能力。