AI资讯新闻榜单内容搜索-稀疏化

关键词: AI,模型训练,人工智能,Dynamic-LLaVA

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。

关键词: AI,模型训练,AI框架,人工智能

随着图像编辑工具和图像生成技术的快速发展，图像处理变得非常方便。然而图像在经过处理后不可避免的会留下伪影（操作痕迹），这些伪影可分为语义和非语义特征。

关键词: AI,SparseLLM,模型训练,稀疏化

该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法，旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角，并在相关领域具有重要的应用潜力。

关键词: GPU,模型稀疏化,模型训练,SliceGPT

大语言模型之大，成本之高，让模型的稀疏化变得至关重要。

关键词: 多模态大模型,MoE-LLaVA,LLaVA-1.5-7B

对于大型视觉语言模型（LVLM）而言，扩展模型可以有效提高模型性能。然而，扩大参数规模会显著增加训练和推理成本，因为计算中每个 token 都会激活所有模型参数。