大型视觉语言模型
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将多模态大模型稀疏化，3B模型MoE-LLaVA媲美LLaVA-1.5-7B
大型视觉语言模型（lvlm）可以通过扩展模型来提高性能。然而，扩大参数规模会增加训练和推理成本，因为每个token的计算都会激活所有模型参数。 来自北京大学、中山大学等机构的研究者联合提出了一种新的训练策略，名为MoE-Tuning，用于解决多模态学习和模型稀疏性相关的性能下降问题。MoE-Tuni…
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大型视觉语言模型（lvlm）可以通过扩展模型来提高性能。然而，扩大参数规模会增加训练和推理成本，因为每个token的计算都会激活所有模型参数。 来自北京大学、中山大学等机构的研究者联合提出了一种新的训练策略，名为MoE-Tuning，用于解决多模态学习和模型稀疏性相关的性能下降问题。MoE-Tuni…
