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- 多模态预训练技术（MM PT）通过以下几个策略来降低计算成本：
1. 利用现成的预训练单模态基础模型：多模态大型语言模型（MM-LLM）通常会利用已经预训练好的单模态模型，如文本、图像或音频模型。这些模型已经在特定任务上表现出色，因此可以直接使用它们来处理相应模态的数据，而无需从头开始训练。
2. 冻结核心模型：在训练过程中，模态编码器、LLM 骨干和模态生成器通常保持冻结状态。这意味着这些组件的参数不会在训练过程中更新，从而减少了训练所需的计算资源。
3. 优化输入和输出投影器：输入投影器和输出投影器是轻量级的组件，它们负责将不同模态的特征与文本特征空间对齐。由于这些组件相对较小，因此它们在模型中的可训练参数占比很小（通常约为2%），这有助于降低训练成本。
4. 参数高效型微调（PEFT）：在某些情况下，可能会对LLM骨干进行参数高效型微调，这意味着只有一小部分参数会在训练过程中更新，而不是整个模型。
5. 多模态指令微调（MM IT）：在预训练之后，可以使用指令格式的数据集对模型进行微调，以提高其在特定任务上的性能。这种方法可以提高模型的泛化能力，使其能够执行新任务，而无需进行昂贵的从头开始训练。
6. 使用高质量的预训练模型：通过使用高质量的预训练模型，可以减少在特定任务上训练模型所需的时间和资源。这些模型已经在大量数据上进行了训练，因此它们已经具备了强大的特征提取和表示能力。
通过这些策略，多模态预训练技术能够在保持模型性能的同时，显著降低计算成本和资源消耗。展开评论点赞 - 一篇关于多模态大型语言模型（MM-LLM）的综述文章。文章由腾讯 AI Lab、京都大学和穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学的研究人员撰写，总结了多模态大型语言模型的最新进展，并介绍了26个当前最佳的多模态大型语言模型。
文章概述了多模态预训练研究的快速发展，以及如何通过利用现有的大型语言模型（LLM）来降低多模态预训练的计算成本并提升效率。报告详细介绍了多模态大型语言模型的模型架构和训练流程，包括模态编码器、输入投影器、LLM 骨干、输出投影器和模态生成器等组件。
此外，文章还讨论了多模态预训练（MM PT）和多模态指令微调（MM IT）的训练流程，以及如何通过这些流程优化模型以更好地与人类意图对齐并提升交互能力。
文章最后列出了26个当前最佳的多模态大型语言模型，并对未来的研究方向进行了展望，包括开发更强大的模型、创建难度更大的基准、移动/轻量级部署、具身智能和持续指令微调等。
如果您对文章中的特定部分或模型有更详细的问题，欢迎继续提问。展开评论点赞 - Space-Wise Multi-Head Attention (MHA) 是一种改进的多头注意力机制，主要旨在解决在计算复杂性和效率方面的问题。这一设计通常在处理图像、视频或大规模序列数据等高维数据时表现出色。
### 关键设计元素
1. 空间（Space-Wise）概念：
- Space-Wise MHA 将输入数据（如图像的每个像素或视频的每一帧）视为空间向量，并在空间维度上进行注意力计算。这意味着在不同的空间位置之间进行更细粒度的注意力操作，而不仅限于序列维度。
2. 多头机制：
- MHA的核心思想是同时计算多个注意力得分，通过多个注意力头（heads）来捕捉输入特征的不同表示。每个头使用独立的线性变换来生成查询、键和值（Query, Key, Value），并并行计算注意力。
3. 高效计算：
- Space-Wise MHA 通过局部注意力和稀疏注意力来减少计算复杂性。例如，采用分区计算的方式，只对关注的空间位置进行注意力计算，从而降低内存消耗和计算时间。
4. 空间上下文捕获：
- 通过将空间信息引入注意力机制，Space-Wise MHA 能有效地捕获局部和全局的空间上下文。这在处理图像等视觉数据时，特别有用，因为 spatial relationships（空间关系）对于识别和生成任务至关重要。
5. 可扩展性：
- 这种设计非常适合于大规模数据集，因为通过利用空间结构和注意力的高效计算，可以在保持精度的同时提高网络的可扩展性。
### 应用场景
Space-Wise MHA 适用于各种任务，尤其是在需要有效捕获空间关系的场景中，例如：
- 计算机视觉：在图像分类、目标检测、分割等任务中。
- 视频分析：处理视频序列，捕捉时间和空间的变化。
- 自然语言处理：虽然主要用于处理序列，但在短文本和长文本的空间上下文分析中也可能被用到。
### 总结
Space-Wise Multi-Head Attention 是对传统多头注意力机制的重要扩展，专门为提高高维数据处理的效率和效果而设计。通过考虑空间上下文和引入高效的计算方式，它在许多应用场景中展示了强大的潜力与灵活性。展开评论点赞 - Space-Wise Multi-Head Attention（空间式多头注意力） 和 Time-Wise Multi-Head Attention（时间式多头注意力） 是针对不同数据特性设计的注意力机制。这两者在处理高维数据（如图像和视频）或序列数据（如文本）时，可以提供特定的优势和高效性。
### 1. Space-Wise Multi-Head Attention
作用：
- 关注空间关系：Space-Wise MHA 主要用于图像或其他高维数据的处理，通过在空间维度上计算注意力来捕捉局部和全局特征之间的关系。
- 局部上下文捕获：有助于模型在图像处理、目标检测和分割等任务中，关注图像中各个位置之间的相互影响。
- 提高计算效率：通过对空间位置进行并行注意力计算，减少计算复杂度，并提高模型在高维数据上的效率。
### 2. Time-Wise Multi-Head Attention
作用：
- 关注时间关系：Time-Wise MHA 主要应用于序列数据（如文本、音频或时间序列数据），通过在时间维度上计算注意力来捕捉序列中不同时间步之间的依赖关系。
- 长距离依赖建模：使模型能够有效捕捉长序列中的时间依赖性，对于语言模型、语音识别和视频分析等任务尤为重要。
- 动态上下文：在处理动态变化的输入时，比如未来的时间步和过去的时间步之间的关系，Time-Wise MHA 提升了模型对时间序列特征的理解。
### 总结
- Space-Wise MHA 主要用于高维数据，通过关注空间特性来捕捉样本内部的关系，提高图像等数据处理的效率。
- Time-Wise MHA 则用于序列数据，专注于时间特性，帮助模型理解时间演变和依赖关系。
在具体应用中，选择哪种模式主要取决于数据的性质和任务的需求。两者可以结合使用，以更全面地捕捉空间和时间信息，从而增强模型对复杂数据的处理能力。展开评论点赞 - 最近券商和银行纷纷降息的原因主要是为了应对当前经济运行中的困难和挑战，尤其是国内有效需求不足的问题。通过降低贷款市场报价利率（LPR）和存款利率，旨在进一步降低企业、居民的融资成本，刺激投资和消费潜力，从而提振经济。
中国人民银行在2024年7月22日宣布了LPR的年内第二次下降，1年期和5年期以上LPR双双下降10个基点，这是为了传递出稳增长、促发展的政策信号。此外，央行还对7天期逆回购操作利率进行了下调，以及适当减免中期借贷便利（MLF）操作质押品，增加可交易债券规模，这些操作影响了金融市场从短期到中长期的利率走势。
对于券商而言，降息可以保障其保证金利差收入。券商通过降低客户保证金账户的利率，可以在一定程度上减少支付给客户的利息，同时，券商将客户保证金以同业存款形式存放在银行时，银行支付给券商的同业存款利率通常高于个人客户活期存款利率，从而形成利差。因此，尽管降息对个人投资者的影响不大，但对于券商自身的财务状况却有积极影响。
此外，降息还有助于提高资产价格，增强市场信心，尤其是在房地产市场和股市。如果能够实现明显的降息，可能会成为市场进攻的信号，促使投资者从防御性投资转向更为积极的投资策略。
总的来说，降息是央行为了稳定经济增长、促进投资和消费而采取的货币政策工具，同时也为金融机构提供了更多的操作空间。7891011121314
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