
7B扩散LLM,居然能跟671B的DeepSeek V3掰手腕,扩散vs自回归,谁才是未来?
7B扩散LLM,居然能跟671B的DeepSeek V3掰手腕,扩散vs自回归,谁才是未来?语言是离散的,所以适合用自回归模型来生成;而图像是连续的,所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期,这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
语言是离散的,所以适合用自回归模型来生成;而图像是连续的,所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期,这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
块离散去噪扩散语言模型(BD3-LMs)结合自回归模型和扩散模型的优势,解决了现有扩散模型生成长度受限、推理效率低和生成质量低的问题。通过块状扩散实现任意长度生成,利用键值缓存提升效率,并通过优化噪声调度降低训练方差,达到扩散模型中最高的预测准确性,同时生成效率和质量优于其他扩散模型。
大语言模型长序列文本生成效率新突破——生成10万Token的文本,传统自回归模型需要近5个小时,现在仅需90分钟!
近年来,大语言模型(LLMs)取得了突破性进展,展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前,普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
消失一天后的Aurora,正式上线了。一大早,马斯克官宣了Grok集成了自研图像新模型Aurora,MoE架构自回归模型,直接将生成编辑能力一统。在人物肖像生成上,已经逼真到肉眼无法辨别。
随着计算机视觉领域的不断发展,自回归模型作为一种强大的生成模型,在图像生成、视频生成、3D 生成和多模态生成等任务中展现出了巨大的潜力。然而,由于该领域的快速发展,及时、全面地了解自回归模型的研究现状和进展变得至关重要。本文旨在对视觉领域中的自回归模型进行全面综述,为研究人员提供一个清晰的参考框架。
自回归方法,在图像生成中观察到了 Scaling Law。 「Scaling Law 撞墙了?」这恐怕是 AI 社区最近讨论热度最高的话题。
何恺明入职MIT副教授后,首次带队的新作来了!
纵观生成式AI领域中的两个主导者:自回归和扩散模型。 一个专攻文本等离散数据,一个长于图像等连续数据。 如果,我们让后者来挑战前者的主场,它能行吗?
大模型能否理解自己所说,Hinton和LeCun再次吵起来了。LeCun新论文证明,GPT-4回答问题准确率仅为15%,自回归模型不及人类。AI大佬的激战再次掀起。Hinton在线直接点名LeCun,说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。 这意味着,他把自己的意见看得很重,而把许多其他同样有资格的专家的意见看得很轻