1890美元，就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型
1890美元，就能从头训练一个还不错的12亿参数扩散模型只用1890美元、3700 万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。
来自主题: AI技术研报
10165 点击 2024-07-29 20:28
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只用1890美元、3700 万张图像，就能训练一个还不错的扩散模型。
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为啥GPT-4o mini能登顶大模型竞技场？？
解决问题：语言智能体的动作通常由 Token（令牌，语言模型中表示单词/短语/汉字的最小符号单元）序列组成，直接将强化学习用于语言智能体进行策略优化的过程中，一般需要预定义可行动作集合，同时忽略了动作内 Token 细粒度信用分配问题，团队将 Agent 优化从动作层分解到 Token 层，为每个动作内 Token 提供更精细的监督，可在语言动作空间不受约束的环境中实现可控优化复杂度
不是大模型用不起，而是小模型更有性价比。
已在多家头部大模型厂商的预训练流程中使用。
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自回归训练方式已经成为了大语言模型（LLMs）训练的标准模式， 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文，题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》