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北京大学张牧涵团队在昇腾算力支持下,研发出一套高效大模型训练推理架构,实现百万tokens输入成本低至1元。该成果包含三项关键技术:1)通过分离注意力头中的位置与非位置信息,仅用3%位置信息即可维持模型性能;2)采用联合KV低秩压缩方法,仅保留12.5%的KV Cache;3)基于昇腾硬件并行计算能力,实现Recurrent Decoding技术提升训练数据利用率。该架构显著降低AI大模型应用成本,验证了昇腾算力平台支撑尖端科研的实力。
大语言模型在各领域应用广泛,但其文本生成过程昂贵且缓慢。为解决这一问题,滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布了EAGLE。EAGLE的发布标志着大语言模型推理效率的重大突破,为大规模文本生成任务提供了更加高效的解决方案,将在各领域推动语言模型的应用和发展。
谷歌最近发布了MediaPipeDiffusion插件,这是一个可在移动设备上运行的低成本可控文本到图像生成解决方案。该插件可以提取条件图像中的特征,并将其注入到扩散模型的编码器中,以实现对图像生成过程的控制。这将为移动端应用提供更灵活和定制化的生成式AI能力。