Noticias de ME: el 22 de julio (UTC+8), el equipo técnico de Xiaohongshu lanzó BigMac, un nuevo paradigma de canalización anidada segura para la capacitación de modelos multimodales grandes. Basado en una canalización LLM como eje principal, integra cálculos de codificadores y generadores sin alterar el orden de ejecución, logrando una aceleración de 1.08x a 1.9x en comparación con las implementaciones base, mientras mantiene la memoria activa acotada. BigMac ya se ha implementado en producción como componente central del entrenamiento del modelo multimodal dots. 🔗 Leer el artículo original: https://mp.weixin.qq.com/s/tNJARtn1jIayL5URg87Row vía AI HOT · https://aihot.virxact.com/items/cmrvx8ycy0240bipz0pkrvryq (fuente: AiHot)
Xiaohongshu abre el código de BigMac, un nuevo paradigma de entrenamiento de modelos multimodales grandes
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Resumen
Xiaohongshu abre el código de BigMac, un nuevo paradigma de entrenamiento multimodal construido sobre MetaEra. El modelo utiliza una tubería anidada segura en dependencias para combinar los cálculos del codificador y del generador en una tubería de LLM. Ofrece un aumento de velocidad de 1.08x a 1.9x en comparación con los métodos estándar, manteniendo la memoria de activaciones acotada. BigMac ahora admite el entrenamiento en producción para el modelo multimodal dots. El interés abierto en los indicadores técnicos continúa aumentando a medida que el modelo gana popularidad.
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