多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
LISA是Layerwise Importance Sampling for Memory-Efficient Large Language Model Fine-Tuning的简写,由UIUC联合LMFlow团队于近期提出的一项LLM微调技术,可实现把全参训练的显存使用降低到之前的三分之一左右,而使用的技术方法却是非常简单。
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本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
本文关于如何将非结构化数据(如PDF和Word文档)转换为结构化数据,以便于RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统使用。
小熊油耗在进行架构升级时,进行了广泛的市场调研,深入分析了国内多家云服务商。经过对比多种 IaaS 层云主机方案及 Serverless 产品的部署策略,他们最终选择了阿里云Serverless 应用引擎 SAE。小熊油耗认为,阿里云能给他们提供更强的安全感,安全感来自于阿里云是一个更大的平台:历史最悠久,用户最多、产品最丰富、配套工具众多、技术支持体系成熟,阿里云 SAE,不仅在稳定性上表现卓越,在细粒度的成本控制和极致的弹性能力上表现也非常出色,而且免运维,完美契合了小熊油耗作为一家细分领域小而美的公司的需求。
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