猫头虎分享: 小米大模型升级第二代MiLM2:从一代到二代,能力飞跃提升

小米大模型升级第二代MiLM2:从一代到二代,能力飞跃提升

大家好,我是猫头虎,今天给大家带来一篇关于小米大模型MiLM2的深度解读。作为技术圈的重磅消息,小米的第二代大模型(MiLM2)在多项领域实现了令人惊叹的技术飞跃。无论是应用场景的扩展,还是模型参数的优化升级,这一系列突破都表明,小米正在走在AI技术的最前沿

🔍关键词:小米大模型,MiLM2,AI技术,智能助手,参数升级,云边端结合,指令跟随

MiLM2

文章目录

  • 小米大模型升级第二代MiLM2:从一代到二代,能力飞跃提升
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  • 正文
    • 小米大模型MiLM2的重大升级
      • **MiLM2的应用场景全面扩展**
        • **云边端结合的部署策略**
    • MiLM2 6B-30B模型矩阵:满足多样化需求
      • **MiLM2的部署技术:提升端侧与云端协同**
      • **MoE结构:突破传统大模型的瓶颈**
    • **总结:大模型时代的全面到来**
    • 📌 本文总结
    • 🌐 参考资料
  • 粉丝福利
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作者简介

猫头虎是谁?

大家好,我是 猫头虎,猫头虎技术团队创始人,也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人COC西安城市开发者社区主理人,以及云原生开发者社区主理人,在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验,以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告

目前,我活跃在CSDN、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台,全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎猫头虎技术团队

我希望通过我的分享,帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品,提升开发效率与体验。


作者名片 ✍️

  • 博主猫头虎
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  • 作者公众号猫头虎技术团队
  • 更新日期2024年10月10日
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正文

小米大模型MiLM2的重大升级

小米在去年8月首次亮相其MiLM大模型,并在多个大模型评测榜单上取得了可观的成绩。今年5月,小米完成了大模型的备案,逐步将其应用于智能家居、手机、汽车等多个产品中。而在今天,小米宣布了MiLM2大模型的全面升级。让我们来一探究竟:

  1. 参数规模大幅扩充:MiLM2的参数矩阵从0.3B到30B不等,覆盖了不同场景下的需求,从边缘设备到云端部署都能高效运行
  2. 能力维度全面提升:在生成、对话、翻译等10大核心能力上,MiLM2相比于上一代模型的能力提升超过45%,尤其在智能助手的指令跟随和翻译能力上,取得了业界领先的成绩。
  3. 推理加速技术创新:支持三种推理加速方案,包括BiTA和Medusa,并且自研的量化方案减少了78%的量化损失

MiLM2

MiLM2的应用场景全面扩展

MiLM2的升级不仅仅体现在参数上,更在应用能力上做出了前所未有的提升。根据官方的评测数据,MiLM2-1.3B和MiLM2-6B在生成、对话、摘要等领域的能力相比第一代大幅提升。尤其是在翻译闲聊等智能助手关键功能的应用上,MiLM2的表现堪称业界前沿

MiLM2

云边端结合的部署策略

小米大模型团队在设计MiLM2时,特别考虑了如何将其部署到不同的场景中——从端侧(终端设备)到云端(大型数据中心),每个场景都有其独特的需求和限制。

  • 端侧部署:适用于手机、智能家居等设备,MiLM2在此类设备上的应用,采用了**MoE(混合专家模型)**等优化方案,既保证了低计算消耗,又能在有限的硬件资源上提供强大的AI能力。
  • 云端部署:适用于更大规模的数据处理需求,MiLM2-30B作为云端部署的核心模型,具备了超强的推理能力,尤其在长文本处理和复杂指令的执行中表现突出。

小米AI生态

MiLM2 6B-30B模型矩阵:满足多样化需求

小米在MiLM2模型矩阵的构建上采取了极为灵活的设计理念,通过扩展不同参数量级的模型来满足多种应用场景的需求。

  • 0.3B~6B:适用于低成本任务轻量级任务,如语音识别、自然语言处理等,可以在终端设备上高效运行。
  • 6B~13B:适用于需要更强推理能力的任务,支持多任务微调,适合在中端设备和部分企业级应用中使用。
  • 30B:专为云端场景设计,具备强大的推理能力,能够处理复杂的多任务,且在指令跟随、常识推理、阅读理解等方面有着非常突出的表现。

MiLM2模型图

MiLM2的部署技术:提升端侧与云端协同

为了满足从端到云的不同部署需求,小米在技术架构上进行了大量创新。端侧部署4B模型可以在手机和其他智能设备上顺利运行,而30B云端模型则能够在数据中心处理更大规模的任务。

MoE结构:突破传统大模型的瓶颈

MiLM2系列中的MiLM2-0.7B×8MiLM2-2B×8采用了MoE(Mixture of Experts)结构,突破了传统大模型的限制,利用多个专家模型的并行处理提升了预测准确度和效率。例如,MiLM2-2B×8模型在性能上与MiLM2-6B不相上下,但其解码速度提升了50%,极大提高了运行效率。

MoE模型图

总结:大模型时代的全面到来

通过此次MiLM2的升级,小米不仅展示了其在大语言模型领域的技术实力,也为AI赋能各类产品提供了新的解决方案。无论是从云端到端侧的全场景覆盖,还是在多任务处理能力的提升上,小米都展现了未来智能生态的愿景。我们可以预见,随着大模型技术的不断发展,它将更加广泛地应用到智能家居、手机、汽车等领域,推动整个产业的技术升级。


📌 本文总结

  • 小米第二代大模型MiLM2在多个领域实现了全面升级,包括参数矩阵扩充、推理加速方案、能力提升等。
  • 通过云边端结合的部署策略,小米大模型适应了不同应用场景,满足了多元化的需求。
  • MoE结构的创新优化,使得小米大模型不仅能提高准确度,还能在推理效率上取得显著进步。

🌐 参考资料

  1. 小米官方公告
  2. IT之家技术评测
  3. AI领域技术博客

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