GPUメモリ帯域幅の利点を活用して、注意計算を加速し、30％以上の遅延削減を達成します。

リクエストの複雑さに応じたバッチサイズの柔軟な調整とスループットを最適化します。

クリップスタイルの比較学習を通じて、テキストの正確なアラインメント、画像、ビデオ埋め込みベクトルが達成され、クロスモーダルの検索と生成がサポートされます。

Visual Transformer（VIT）とLanguageモデルを統合して、グラフィックやテキストQ＆A、ビデオ説明生成などの最先端のアプリケーションを強化します。

パラメーター効率的な微調整（PEFT）

定量化および蒸留技術

組み込みの複数のエキスパートサブネットは、細かいゲーティングメカニズムを通じて需要が活性化され、制御可能なコンピューティングコストを維持しながらモデル容量を強化します。

トレーニング前 ステージ

整列します ステージ

フィールドファイン調整 ステージ