โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ
-
HiDrop: ทำลายข้อจำกัดการบีบอัดโทเค็นภาพของ MLLM บรรลุการรักษาประสิทธิภาพ 98.3% ที่อัตราการบีบอัด 90%
ด้วยความยาวบริบทที่รองรับโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ (MLLM) ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง อินพุตภาพความละเอียดสูงและวิดีโอแบบยาวจะสร้างโทเค็นภาพ (Token) มากกว่าข้อความอย่างมาก ภ…
-
DualSpeed: กรอบการตัดโทเค็นภาพแบบสองโหมดที่ปฏิวัติวงการ เร่งความเร็วการฝึก MLLM 4 เท่า พร้อมคงประสิทธิภาพ 99%
คำสำคัญ: การตัดแต่งโทเค็นภาพ, โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ, การฝึกฝนที่มีประสิทธิภาพ, ความไม่ตรงกันระหว่างการฝึกฝนและการอนุมาน, การฝึกฝนแบบสองโหมด ในปีที่ผ่านมา โมเดลภาษาขนาดใหญ่…
