10月21日,夏威夷——驍龍峰會期間,高通技術(shù)公司宣布與騰訊混元合作,基于驍龍8至尊版移動(dòng)平臺,共同推動(dòng)了騰訊混元大模型7B和3B版本的終端側(cè)部署,展示了此合作實(shí)現(xiàn)出色的運(yùn)行表現(xiàn)。這將有助于騰訊混元大模型為廣泛的業(yè)務(wù)場景提供技術(shù)支持,通過利用終端側(cè)AI加速產(chǎn)品創(chuàng)新,有效降低運(yùn)營成本,并進(jìn)一步擴(kuò)展生成式AI在終端側(cè)的應(yīng)用和普及。
驍龍8至尊版移動(dòng)平臺搭載全新的第二代定制高通®Oryon CPU和增強(qiáng)的高通®Hexagon™ NPU,充分利用高通®AI引擎優(yōu)勢,能夠帶來更強(qiáng)大的終端側(cè)生成式AI處理能力。驍龍8至尊版的強(qiáng)大AI算力,結(jié)合高通®AI軟件棧以及行業(yè)領(lǐng)先的工具套件,包括高通®AI模型增效工具包(AIMET)等,為模型提供了全棧優(yōu)化能力。通過使用基于硬件的INT4量化技術(shù),可以大幅提升騰訊混元大模型在終端側(cè)的運(yùn)行效率,端側(cè)推理實(shí)現(xiàn)首個(gè)token生成時(shí)延達(dá)到150ms,解碼速率達(dá)到超過30 tokens/秒。
騰訊混元大模型已為騰訊內(nèi)部超過700個(gè)業(yè)務(wù)場景和C端應(yīng)用提供底層技術(shù)支持,包括微信輸入法、騰訊手機(jī)管家、QQ、騰訊視頻、QQ瀏覽器、企業(yè)微信、騰訊會議等,通過實(shí)現(xiàn)面向驍龍8至尊版的終端側(cè)部署,能夠利用終端側(cè)生成式AI的豐富優(yōu)勢,更好地滿足廣泛的終端側(cè)業(yè)務(wù)需求。例如,騰訊手機(jī)管家短信智能識別功能率先利用騰訊混元的終端側(cè)模型能力,通過海量數(shù)據(jù)結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)訓(xùn)練,讓模型具備極強(qiáng)的語義理解能力,通過結(jié)合上下文語境信息更準(zhǔn)確地理解短信意圖,使短信召回率大幅提高將近200%,識別準(zhǔn)確率提升20%。由于部分短信涉及用戶個(gè)人敏感信息,端側(cè)AI還可以在保證出色性能表現(xiàn)的同時(shí),有效保護(hù)用戶的個(gè)人信息隱私安全。
高通技術(shù)公司高級副總裁兼技術(shù)規(guī)劃和邊緣解決方案業(yè)務(wù)總經(jīng)理馬德嘉表示:“高通與騰訊混元大模型團(tuán)隊(duì)長期攜手推動(dòng)前沿終端側(cè)技術(shù)創(chuàng)新在移動(dòng)應(yīng)用中的部署和推廣,為廣大用戶和消費(fèi)者打造創(chuàng)新的應(yīng)用體驗(yàn)。高通公司致力于賦能廣大ISV合作伙伴和開發(fā)者,利用高通強(qiáng)大的異構(gòu)計(jì)算、行業(yè)領(lǐng)先的CPU、GPU、NPU和軟件解決方案,在搭載驍龍平臺的終端上推動(dòng)生成式AI應(yīng)用的普及,惠及全球更多用戶。”
騰訊機(jī)器學(xué)習(xí)平臺部總經(jīng)理,騰訊混元大模型負(fù)責(zé)人王迪表示:“騰訊混元已經(jīng)構(gòu)建起了全鏈路的大模型矩陣和應(yīng)用平臺。同時(shí),騰訊混元不斷完善部署生態(tài)。在云服務(wù)場景,我們通過多種技術(shù)在提升效果的同時(shí)調(diào)用價(jià)格持續(xù)降低。在智能終端場景,騰訊和高通持續(xù)深入合作,賦能不同業(yè)務(wù)對端側(cè)模型的部署需求,并在騰訊豐富的生態(tài)中持續(xù)迭代能力,讓更多的B端和C端用戶獲得實(shí)用大模型的非凡體驗(yàn)。”
好文章,需要你的鼓勵(lì)
新加坡國立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過對比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。