GPU推理提速4倍!FlashDecoding++技术加速大模型推理
推理大模型是AI服务提供商面临的巨大经济挑战之一,因为运营这些模型的成本非常高。FlashDecoding是一种新的技术,旨在解决这一问题,它通过提高LLM推理速度和降低成本,为使用大模型赚钱提供了新的可能性。这对AI服务提供商和大模型创业公司都是一个重要的突破。
CoDi-2:改变交织多模态指令处理和多模态输出生成领域
研究人员合作开发的CoDi-2多模态大语言模型标志着在处理复杂多模态指令生成和理解方面的重大突破。该模型集成了加州大学伯克利、MicrosoftAzureAI、Zoom和UNC-ChapelHill的研究力量,致力于解决主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等领域的难题。未来的研究还可能涉及评估和比较CoDi-2与其他模型,以了解其优势和局限性。
任意文本、视觉、音频混合生成,多模态有了强大的基础引擎CoDi-2
研究者表示,CoDi-2标志着在开发全面的多模态基础模型领域取得了重大突破。今年5月,北卡罗来纳大学教堂山分校、微软提出一种可组合扩散模型,让一种模型统一多种模态成为可能。值得注意的是,在所有三个编辑任务中,它在所有指标—对数谱距离、Kullback-Leibler发散和FréchetDis-tance上都取得了最低得分。