在多GPU和多节点系统上训练语言模型存在多种挑战，且在这些场景下积累经验也非常困难。本篇博客文章详尽深入地研究了ZeRO，FSDP，以及在大规模训练或微调模型时可能遇到的问题。我们需要理解，进行分布式训练并不仅...

多模态大型语言模型在许多任务中表现优秀，但在定位图像中的特定对象方面往往存在困难。为了改善这一问题，研究人员已经开发出一种新的方法：将物体的位置转化为文本，并通过特殊任务进行模型的训练。这种方法的出现...

ChatGPT正面临一次重大的模式升级，增加了多种新功能。不久的将来，用户将能够与模型进行语音交流，并得到模型的语音回应。此外，用户还可以上传图片并向ChatGPT提问有关图片的问题。这次升级使得ChatGPT在视觉、听...

LoRAs是一种小型的参数适配器，通过插入到某些层次来改变底层模型的行为。你可以为基础模型进行批量生成，以提高性能。此外，你还可以对LoRA修改后的模型进行批量处理，并向不同的用户提供具有不同性能的模型。这种...

本文提出了一种新的系统，该系统可帮助模型在学习新任务的同时，不会忘记旧的任务。这是一种前沿的深度学习技术，主要解决了模型在学习新任务时往往会忘记旧任务的问题，这个问题在AI领域被称为灾难性遗忘。通过这种...

近期，3D生成方法的研究领域又有新进展。这次的新方法，生成出的网格模型在全局上具有一致性，并且在语义上呈现出连贯性。更令人兴奋的是，这项技术还有极大的加速优化空间。通过采用多视角扩散的方法，3D模型生成技...

最新研究引入了一种新的图模型，专注于多摄像头多物体跟踪（MC-MOT）的空间和时间问题。与之前的方法不同，该模型首先在不同的摄像头之间连接物体，然后利用该信息进行时间跟踪，使跟踪更加准确，适用于实际场景。这...

近期的模型常常在处理复杂的视觉-语言任务上遇到困难，这主要是由于它们在理解混合的图像-文本上下文时存在限制。为了评估这些任务，研究人员引入了I4基准。结果显示，视觉提示生成器的注意力存在缺陷。为了解决这个...