多模态推理新思路:D2I框架如何让模型“深思熟虑”又“直觉敏锐”?
本文介绍了一种名为 Deliberate-to-Intuitive (D2I) 的推理框架,旨在提升多模态大型语言模型(MLLMs)在复杂推理任务中的表现。通过在训练阶段采用深度推理策略,并在测试阶段允许模型自由生成答案,显著提升了多模态模型的推理能力,同时保持了训练的高效性和可扩展性。
本文介绍了一种名为 Deliberate-to-Intuitive (D2I) 的推理框架,旨在提升多模态大型语言模型(MLLMs)在复杂推理任务中的表现。通过在训练阶段采用深度推理策略,并在测试阶段允许模型自由生成答案,显著提升了多模态模型的推理能力,同时保持了训练的高效性和可扩展性。
Kubernetes原生高性能分布式LLM推理框架,提升性能、灵活部署和优化资源利用。相关技术参考及服务内容介绍。
微软发布BitNet推理框架,通过三值量化将LLM模型大小瘦身至原来的1/16,在CPU上实现2.37到6.17倍加速,并节能82.2%,甚至可在普通笔记本CPU上运行100B参数级大模型。