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智源发布原生多模态世界模型 Emu3

智源研究院宣布正式发布原生多模态世界模型 Emu3。该模型只基于下一个token预测,无需扩散模型或组合方法,即可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。 目前 Emu3 已开源了关键技术和模型。 公告称,Emu3在图像生成、视频生成、视觉语言理解等任务中超过了 SDXL 、LLaVA、OpenSora等知名开源模型,但是无需扩散模型、CLIP视觉编码器、预训练的LLM等技术,只需要预测下一个token。 Emu3提供了一个强大的视觉tokenizer,能够将视频和图像转换为离散token。这些视觉离散token可以与文本tokenizer输出的离散token一起送入模型中。与此同时,该模型输出的离散token可以被转换为文本、图像和视频,为Any-to-Any的任务提供了更加统一的研究范式。而在此前,社区缺少这样的技术和模型。 此外,受益于Emu3下一个token预测框架的灵活性,直接偏好优化(DPO)可无缝应用于自回归视觉生成,使模型与人类偏好保持一致。 Emu3研究结果证明,下一个token预测可以作为多模态模型的一个强大范式,实现超越语言本身的大规模多模态学习,并在多模态...

更快的辅助生成: 动态推测

⭐ 在这篇博客文章中,我们将探讨 动态推测解码 ——这是由英特尔实验室和 Hugging Face 开发的一种新方法,可以加速文本生成高达 2.7 倍,具体取决于任务。从 Transformers🤗 发布的版本 4.45.0 开始,这种方法是辅助生成的默认模式⭐ Transformers🤗 https://github.com/huggingface/transformers 4.45.0 版本发布信息 https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.45.0 推测解码 推测解码 技术十分流行,其用于加速大型语言模型的推理过程,与此同时保持其准确性。如下图所示,推测解码通过将生成过程分为两个阶段来工作。在第一阶段,一个快速但准确性较低的 草稿 模型 (Draft,也称为助手) 自回归地生成一系列标记。在第二阶段,一个大型但更准确的 目标 模型 (Target) 对生成的草稿标记进行并行验证。这个过程允许目标模型在单个前向传递中生成多个标记,从而加速自回归解码。推测解码的成功在很大程度上取决于 推测前瞻 (Spe...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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