Telegram Group & Telegram Channel
📄 Scaling Laws for Native Multimodal Models

📌 Исследователи из Sorbonne и Apple проанализировали 457 мультимодальных моделей, чтобы понять, как масштабируются нативные мультимодальные архитектуры (NMM) — обученные с нуля, а не через “приклейку” vision-энкодеров к LLM.

🔍 Главное:
Late-fusion (классика с vision encoder + LLM) ≠ обязательно лучше.
Early-fusion модели, в которых всё учится совместно с нуля — обгоняют по качеству при меньшем количестве параметров, обучаются быстрее и проще в продакшене.
Добавление Mixture of Experts (MoE) даёт прирост — модели учат модальность-специфичные веса, сохраняя ту же цену инференса.
Scaling laws (законы масштабирования) у NMM — почти те же, что у LLM. Можно планировать бюджеты и рост моделей аналогично.

⚠️ Ограничения:
— Пока неясно, как точно это поведение переносится на downstream-задачи.
— Нужно больше экспериментов с разными пропорциями мультимодальных данных.
— Для early-fusion на высоких разрешениях нужны новые подходы к работе с токенами (контекст, пуллинг и т.д.).

📎 Вывод:
Early-fusion — не просто рабочий вариант, а оптимальный выбор для мультимодальных моделей при ограниченных ресурсах. Отказ от “склеек” делает обучение проще, быстрее и дешевле.

Читать

#ai #multimodal #scalinglaws #moe #llm #mlresearch #arxiv



tg-me.com/machinelearning_interview/1720
Create:
Last Update:

📄 Scaling Laws for Native Multimodal Models

📌 Исследователи из Sorbonne и Apple проанализировали 457 мультимодальных моделей, чтобы понять, как масштабируются нативные мультимодальные архитектуры (NMM) — обученные с нуля, а не через “приклейку” vision-энкодеров к LLM.

🔍 Главное:
Late-fusion (классика с vision encoder + LLM) ≠ обязательно лучше.
Early-fusion модели, в которых всё учится совместно с нуля — обгоняют по качеству при меньшем количестве параметров, обучаются быстрее и проще в продакшене.
Добавление Mixture of Experts (MoE) даёт прирост — модели учат модальность-специфичные веса, сохраняя ту же цену инференса.
Scaling laws (законы масштабирования) у NMM — почти те же, что у LLM. Можно планировать бюджеты и рост моделей аналогично.

⚠️ Ограничения:
— Пока неясно, как точно это поведение переносится на downstream-задачи.
— Нужно больше экспериментов с разными пропорциями мультимодальных данных.
— Для early-fusion на высоких разрешениях нужны новые подходы к работе с токенами (контекст, пуллинг и т.д.).

📎 Вывод:
Early-fusion — не просто рабочий вариант, а оптимальный выбор для мультимодальных моделей при ограниченных ресурсах. Отказ от “склеек” делает обучение проще, быстрее и дешевле.

Читать

#ai #multimodal #scalinglaws #moe #llm #mlresearch #arxiv

BY Machine learning Interview













Share with your friend now:
tg-me.com/machinelearning_interview/1720

View MORE
Open in Telegram


Machine learning Interview Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Machine learning Interview from ar


Telegram Machine learning Interview
FROM USA