効率的な小型化モデル・アーキテクチャ
InternLM-XComposerは、革新的なモデル設計により、わずか7BのパラメータでGPT-4Vに匹敵するエネルギー効率比を達成しており、これはマルチモーダル分野では画期的な成果である。
技術的原則このモデルは、注意メカニズムの最適化とパラメータ共有戦略を採用し、パラメータの使用効率を大幅に向上させている。特に、非常に長いテキストを扱う場合、疎な注意パターンによって計算効率が維持される。
パフォーマンス標準評価データセットでは、画像理解やテキスト生成などのタスクでGPT-4Vの10%以内に収まっています。
- ハードウェアの利点：24GBのGPUがスムーズに動作する
- 最適化されたソリューション：低コストのデバイスに対応するため、4ビット量子化バージョンが利用可能
- 展開の容易さ：オープンソースの特徴により、迅速なローカライズ展開をサポート
このブレークスルーにより、高品質のマルチモーダルAI技術があらゆる種類のデバイスやシナリオでより広く利用されるようになる。
この答えは記事から得たものである。InternLM-XComposer：非常に長いテキストと画像・動画理解を出力するためのマルチモーダル・マクロモデルについて
