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LLaMa 3或将推迟到7月发布,剑指GPT-4,从Gemini吸取教训

过去的图像生成模型常被人们诟病人物主要以「白人」为主,而谷歌Gemini正在因为它的矫枉过正而深陷翻车风波。它「过度谨慎」的文生图结果会与历史事实出现极大偏差,让用户们瞠目结舌。谷歌表示,该模型变得比开发者预期的更加谨慎。这不仅体现在生成图片的问题上,还体现在常常将一些提示认作敏感提示,从而拒绝回答。在此事不断发酵时,这项安全与可用性如何平衡的难题也给Meta提出了巨大挑战。LLaMA2是开源领域的「强中手」,更是Meta的招牌模型,一经发布即改变了大模型格局。现在,Meta正在积极筹备LLaMa3,不过这得先解决LLaMA2的遗留问题:回答有争议问题时表现过于保守。在安全与可用性之间寻求平衡

陈丹琦团队新作:Llama-2上下文扩展至128k,10倍吞吐量仅需1/6内存

陈丹琦团队刚刚发布了一种新的LLM上下文窗口扩展方法:它仅用8k大小的token文档进行训练,就能将Llama-2窗口扩展至128k。最重要的是,在这个过程中,只需要原来1/6的内存,模型就获得了10倍吞吐量。除此之外,它还能大大降低训练成本:用该方法对7B大小的羊驼2进行改造,只需要一块A100就能搞定。团队表示:希望这个方法有用、好用,为未来的LLM们提供廉价又有效的长上下文能力。目前,模型和代码都已在HuggingFace和GitHub上发布。只需添加两个组件这个方法名叫CEPE,全称“并行编码上下文扩展(ContextExpansionwithParallelEncoding)”。作为

首批类Sora模型出现,色拉布上线Snap Video,效果优于Pika、不输Gen-2

最近,OpenAI视频生成模型Sora的爆火,给基于Transformer的扩散模型重新带来了一波热度,比如Sora研发负责人之一WilliamPeebles与纽约大学助理教授谢赛宁去年提出的DiT(DiffusionTransformer)。当然,随着视频生成这波AI趋势的继续演进,类似架构的模型会越来越多。就在昨天,开发出SnapChat图片分享软件的Snap公司、特伦托大学等机构联合发布了类似Sora的文本生成视频模型SnapVideo,这次他们使用到了可扩展的时空Transformer。相关的论文《SnapVideo:ScaledSpatiotemporalTransformersfo

全球最强开源大模型一夜易主!谷歌Gemma 7B碾压Llama 2 13B,今夜重燃开源之战

一声炸雷深夜炸响,谷歌居然也开源LLM了?!这次,重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模,并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持,Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是,还能在关键基准上越级碾压更大的模型,比如Llama213B。与此同时,谷歌还放出了16页的技术报告。谷歌表示,Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」,也就是「宝石」的意思,似乎是在象征着它的珍贵性。历史上,Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold和AlphaCode,都是谷歌为开源社区贡献的创新。谷歌:

LLaMA 入门指南

LLaMA入门指南LLaMA入门指南LLaMA的简介LLaMA模型的主要结构Transformer架构多层自注意力层前馈神经网络LayerNormalization和残差连接LLaMA模型的变体Base版本Large版本Extra-Large版本LLaMA模型的特点大规模数据训练LLaMA模型常用数据集介绍公共数据来源已知的数据集案例1.PubMedQA2.MedMCQA3.USMLE4.RedPajama强大的通用性优化的模型结构如何快速入门LLaMA环境搭建HuggingFace中Llama模型的快速入门准备工作安装`transformers`库使用Llama模型环境设置模型加载文本生成L

(一文读懂)【OPEN AI SORA技术报告】视频生成模型SORA作为世界模拟器-Video generation models as world simulators

引言本文内容来自OPENAI技术报告>。概述我们探索了在视频数据上进行大规模生成模型的训练。具体来说,我们联合训练了文本条件扩散模型,这些模型适用于不同时长、分辨率和纵横比的视频和图像。我们利用了一种基于Transformer的架构,该架构可以对视频和图像的潜在编码进行时空块操作。我们最大的模型Sora能够生成一分钟的高保真视频。我们的结果表明,扩展视频生成模型是构建通用物理世界模拟器的一条有前景的途径。技术报告摘要:本技术报告主要关注两个核心方面:(1)我们提出的方法,该方法能够将各种类型的视觉数据转化为统一表示,从而支持生成模型的大规模训练;(2)对Sora模型的能力和局限性的定性评估。本

如何在 MacBook Pro 上安装 LLama.cpp + LLM Model 运行环境

如何在MacBookPro上安装LLama.cpp+LLMModel运行环境1.问题与需求近段时间想学习一下大语言模型的本地化部署与应用。首先遇到的就是部署硬件环境的问题。我自己的笔记本是一台MacBookProM3,没有Nvidia的GPU支持,但机器性能不错。所以打算根据网上资料尝试在自己笔记本上部署一个本地运行的大语言模型服务。2.安装环境与目标硬件环境:MacBookPro,CPUM3Max,内存36GB,操作系统macOSSonaoma14.2.1安装目标:选择安装#零一万物大语言模型做测试(后续用Yi代表)。其它模型的安装方法都类似。3.相关资料进入#huggingface上Yi模

video - 如何使用 VideoJS 在搜索引擎上获取视频预览?

我在使用myvideoblog时遇到了一些问题.我的视频在Google上的预览是视频的默认预览。即使视频持续1:20,Google也会显示它持续0:20。可以修改吗?最好的问候,布鲁纳·内森 最佳答案 Isitpossibletomodifyit?是的,如果你使用Googlevideositemap,只需确保其中指定了正确的视频持续时间。因此,对于您的示例,它将是80 关于video-如何使用VideoJS在搜索引擎上获取视频预览?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题:

youtube - Google 搜索中的片段包含 "An error occurred. Try watching this video on www.youtube.com",但我没有任何视频

当我尝试使用Google搜索我的网站时,为什么会收到此消息?我的索引页上没有任何类型的视频....我只有登录表单Logo和注册表以及和我的元说:为什么我的主标题链接发生了错误?对于下面的视频也一样。 最佳答案 我自己刚遇到这个问题,找到了原因:如果您使用iframe嵌入YouTube视频,并检查iframe的来源,您将看到如下部分:Anerroroccurred.[...]由于Google并不总是使用中的文本您提供的标签,并且由于该错误消息在内,我认为谷歌正在将YouTube的错误消息推广到标题中,因为与大多数浏览器不同,它采用部分

清华系2B模型杀出支持离线本地化部署,可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型,超越 Mistral-7B、LLaMA-13B

清华系2B模型杀出支持离线本地化部署,可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型,超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日,面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM,主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿(2.4B)的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近,在中文、数学、代码能力表现更优,整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括:基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V