AWS 发布 priming 方法,将 Transformer 权重转换为混合架构模型
AWS 把现成 Transformer 权重改造成稀疏注意力混合模型,成本不到原训练的 1%,吞吐量翻倍,8B 和 32B 版本已放出。
AWS 把现成 Transformer 权重改造成稀疏注意力混合模型,成本不到原训练的 1%,吞吐量翻倍,8B 和 32B 版本已放出。
Oryx 解决了长上下文检索与高效生成的矛盾,做序列建模或大模型架构的开发者可以直接参考其共享参数设计思路,值得关注。
做 OCR、视觉或音频处理的团队,终于有了一个又准又快又便宜的替代方案——Interfaze 用混合架构把通用大模型的痛点解决了,建议直接看博客跑一下自己的用例。