
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架在金融科技智能化转型进程中,大语言模型以及多模态大模型(LVLM)正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
来自主题: AI技术研报
7114 点击 2025-06-16 15:27
在金融科技智能化转型进程中,大语言模型以及多模态大模型(LVLM)正成为核心技术驱动力。尽管 LVLM 展现出卓越的跨模态认知能力
改进KV缓存压缩,大模型推理显存瓶颈迎来新突破—— 中科大研究团队提出Ada-KV,通过自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。
单卡搞定Llama 3.1(405B),最新大模型压缩工具来了!
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能,但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数,采用FP16存储,模型大小约为350GB,而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ,更不用说其他GPU和边缘设备。
近期,清华大学和哈尔滨工业大学联合发布了一篇论文:把大模型压缩到 1.0073 个比特时,仍然能使其保持约 83% 的性能!