PaddleMIX 2.0 ist ein von Baidu entwickeltes Entwicklungs-Kit für multimodale große Sprachmodelle. Es integriert multimodalen Daten wie Bilder, Texte, Audio und Video und deckt ein breites Spektrum an Anwendungsszenarien ab, darunter autonomes Fahren, intelligente Medizin und Suchmaschinen, wodurch Innovationen im Bereich der KI-Anwendungen vorangetrieben werden. Die Veröffentlichung von PaddleMIX 2.0 zielt darauf ab, die Entwicklung für Entwickler im multi-modalen Bereich zu vereinfachen und bietet Unterstützung durch Hochleistungsalgorithmen, benutzerfreundliche Entwicklung, effizientes Training und umfassende Bereitstellung.

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Die drei wichtigsten Highlights von PaddleMIX 2.0 sind:

  1. Eine umfangreiche Bibliothek multi-modaler Modelle, die Bild-, Text-, Video- und Audiomodalitäten abdeckt und neue, hochmoderne Modelle wie die LLaVA-Serie enthält.

  2. Eine End-to-End-Entwicklungsumgebung, einschließlich des multi-modalen Datenverarbeitungs-Toolkits DataCopilot und des Auto-Moduls, um den Trainingsprozess für multi-modale große Sprachmodelle zu vereinfachen.

  3. Hochleistungsfähige Fähigkeiten für das Training und den Inferenzprozess in großem Maßstab. Das DiT-Modell unterstützt ein Pretraining im Umfang von 3 Milliarden Parametern, bietet eine führende Leistung und beinhaltet die neue MixToken-Trainingsstrategie, die den Training Durchsatz deutlich verbessert.

PaddleMIX 2.0 bietet außerdem das AppFlow-Tool, das durch pipeline-artige Kombination verschiedene multi-modale Anwendungen erstellt, sowie das ComfyUI-Plugin, das multi-modale Fähigkeiten unterstützt und die Bedienung von AIGC-Aufgaben vereinfacht. Darüber hinaus bietet PaddleMIX 2.0 signifikante Leistungsverbesserungen im Bereich des groß angelegten Pretrainings, des effizienten Feinabstimmungstrainings und des Hochleistungs-Inferenzprozesses.

Open-Source-Projektseite:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX