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Apple发布三模态掩码扩散模型设计空间研究

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AI 综述

Apple 团队发布首个从零预训练的三模态掩码扩散模型(MDM)研究,在文本、图文和音频文本数据上训练,并在 3B 模型规模(6.4T tokens)上验证了文本生成、T2I 和 T2S 任务的表现。 论文系统分析了多模态缩放规律、模态混合比例、噪声调度和 batch size 的影响,并提出一种基于 SDE 的重参数化方法,称可免去调优最优 batch size。

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报道时间线

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10月14日
  1. Apple Machine Learning Research
    Apple 发布三模态掩码扩散模型设计空间研究

    Apple 团队发布首个从零预训练的三模态掩码扩散模型(MDM)研究,在文本、图文和音频文本数据上训练。论文系统分析了多模态缩放规律、模态混合比例、噪声调度和 batch size 影响,提出基于 SDE 的重参数化方法免去调优最优 batch size,并在 3B 模型规模(6.4T tokens)上验证了文本生成、T2I 和 T2S 任务的表现。

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