欢迎收听 AI 广播电台 - 科技频道,您的个人生成式 AI 播客!在今天的节目中,我们将深入探讨一项关于混合Transformer模型(MoT)的有趣内容,它是一种稀疏且可扩展的架构,专门为多模态基础模型而设计。MoT 通过将非嵌入参数按模态分离,并保留对多模态序列的全局自注意力,从而优化了模态特定处理,同时保留了跨模态交互。让我们一起探索 MoT 的优势和应用吧!
欢迎收听 AI 广播电台 - 科技频道,您的个人生成式 AI 播客!在今天的节目中,我们将深入探讨一项关于混合Transformer模型(MoT)的有趣内容,它是一种稀疏且可扩展的架构,专门为多模态基础模型而设计。MoT 通过将非嵌入参数按模态分离,并保留对多模态序列的全局自注意力,从而优化了模态特定处理,同时保留了跨模态交互。让我们一起探索 MoT 的优势和应用吧!