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SEED: 通过计划的推测解码加速推理树构建
这篇论文介绍了 SeeD，一种新颖而高效的推理框架，以同时优化运行时速度和 GPU 内存管理。通过采用预定的推测执行，SeeD 能够高效处理思维生成和状态评估的多次迭代，利用一种按轮次预定的策略来管理草稿模型的调度。在三个推理数据集上进行的
PDF10 days ago
SEED: 用于代码生成的样本高效适应性定制大型语言模型
提出一种名为 SEED 的新型适应方法，利用 LLMs 产生的错误作为学习机会，通过错误修订来克服自身的缺点，从而实现高效学习。实验证明，SEED 相比传统的微调方法在更少的训练样本上实现了更优异的性能，Pass@1 上相对提升了 27.2
PDF4 months ago
ICLR划分而不忘记：连续学习中的有选择地训练的专家集合
SEED 是一种新颖的方法，通过选择最优的专家，并利用来自任务的数据对该专家进行微调，从而增加专家的多样性和异质性，同时保持该集成方法的高稳定性，在继续学习中通过数据来扩展应用领域，从而在各种场景中实现了无示例集的最新性能。
PDF6 months ago
用 SEED 令牌化器使 LLaMA 具备视觉和绘图能力
通过引入 SEED 图像标记器，使 LLMs 能够在其原始训练配方下执行可扩展的多模式自回归，并在广泛的多模式理解和生成任务中展示出令人印象深刻的性能。
PDF9 months ago
SEED: 大型语言模型下的简单高效有效数据管理
SEED 是一种面向 LLM 的系统，允许用户轻松创建高效和有效的数据管理应用程序，通过提供代码生成、模型生成和增强 LLM 查询等主要组件来解决 LLM 服务计算和经济上的挑战，并展示其在不同数据管理任务中的效率和有效性。
PDF9 months ago
在大型语言模型中种下一个愿景的种子
本文介绍了 SEED，一种复杂的图像分词器，可使大型语言模型同时有看和画的能力，并提出了两个重要的原则，以有效地便于将 SEED 与 LLMs 对齐。
PDFa year ago
ACL极弱监督文本分类基准：基于种子匹配和提示方法的调和
本文介绍了第一次在统一标准下对 SEED 和 PROMPT 两种方法进行 XWS-TC 基准测试的结果，发现两种方法都具有竞争力，SEED 更加容许人类指导的改变，更有选择性的前置训练语言模型，而且 SEED 和 PROMPT 方法具有密切
PDFa year ago
ICLRSEED RL：可伸缩高效的深度强化学习与加速化的中心推理
SEED 是一种现代可扩展强化学习代理程序，采用分布式算法 IMPALA/V-trace 和 R2D2，可以在 Atari-57、DeepMind Lab 和 Google Research Football 上进行评估，并且比当前方法更具
PDF5 years ago