Effiziente miniaturisierte Modellarchitektur
Der InternLM-XComposer erreicht durch ein innovatives Modelldesign eine Energieeffizienz, die mit der des GPT-4V vergleichbar ist, wobei nur 7B Parameter verwendet werden - eine Leistung, die einen Meilenstein im multimodalen Bereich darstellt.
Technische GrundsätzeDas Modell nutzt die Optimierung des Aufmerksamkeitsmechanismus und die Strategie der gemeinsamen Nutzung von Parametern, wodurch die Effizienz der Parameternutzung erheblich verbessert wird. Insbesondere wird die Recheneffizienz durch spärliche Aufmerksamkeitsmuster beibehalten, wenn es um sehr lange Texte geht.
LeistungAuf dem Standard-Evaluierungsdatensatz liegt das Modell bei Aufgaben wie Bildverständnis und Texterstellung innerhalb von 10% von GPT-4V, während das Modellvolumen nur etwa 1/20 von GPT-4V beträgt.
- Hardware-Vorteil: 24-GB-GPU kann reibungslos laufen
- Optimierte Lösung: quantisierte 4-Bit-Version für preisgünstige Geräte verfügbar
- Einfache Bereitstellung: Open-Source-Funktionen unterstützen eine schnelle lokale Bereitstellung
Dieser Durchbruch ermöglicht eine breitere Nutzung hochwertiger multimodaler KI-Technologie in einer Vielzahl von Geräten und Szenarien.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelInternLM-XComposer: ein multimodales Makromodell für die Ausgabe sehr langer Texte und das Verstehen von Bildern und VideosDie
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