Arquitetura de modelo miniaturizada e eficiente
O InternLM-XComposer atinge um índice de eficiência energética comparável ao do GPT-4V usando apenas parâmetros 7B por meio de modelagem inovadora, uma conquista que é um marco no campo multimodal.
Princípios técnicosO modelo adota a otimização do mecanismo de atenção e a estratégia de compartilhamento de parâmetros, o que melhora significativamente a eficiência do uso de parâmetros. Em particular, a eficiência computacional é mantida pelo padrão de atenção esparsa ao lidar com textos muito longos.
desempenhoNo conjunto de dados de avaliação padrão, o modelo está dentro de 10% do GPT-4V em tarefas como compreensão de imagens e geração de texto, enquanto o volume do modelo é apenas cerca de 1/20 do GPT-4V.
- Vantagem de hardware: a GPU de 24 GB pode funcionar sem problemas
- Solução otimizada: versão quantificada de 4 bits disponível para acomodar dispositivos de baixo custo
- Facilidade de implementação: os recursos de código aberto permitem uma rápida implementação localizada
Esse avanço permite que a tecnologia de IA multimodal de alta qualidade seja aplicada mais amplamente a uma variedade de dispositivos e cenários.
Essa resposta foi extraída do artigoInternLM-XComposer: um macromodelo multimodal para a produção de textos muito longos e compreensão de imagens e vídeosO
