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

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

社区主理人微信号: Libin9iOak

1242人浏览 · 2024-11-14 09:00:03

社区主理人微信号: Libin9iOak · 2024-11-14 09:00:03 发布

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

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名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

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
全网搜索关键词：猫头虎
作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2024年10月10日
🌟 欢迎来到猫头虎的博客 — 探索技术的无限可能！

加入我们AI共创团队 🌐

猫头虎AI共创社群矩阵列表：
- 点我进入共创社群矩阵入口
- 点我进入新矩阵备用链接入口

加入猫头虎的共创圈，一起探索编程世界的无限可能！ 🚀

部分专栏链接：

🔗 精选专栏：

《面试题大全》 — 面试准备的宝典！
《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能！
《100天精通鸿蒙》 — 从Web/安卓到鸿蒙大师！
《100天精通Golang（基础入门篇）》 — 踏入Go语言世界的第一步！
《100天精通Go语言（精品VIP版）》 — 踏入Go语言世界的第二步！

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：

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。
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。
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。尤其是在翻译和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：适用于低成本任务和轻量级任务，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。端侧部署的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×8和MiLM2-2B×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。