香港中文大学发布的新一代多模态融合大型语言模型 LongLLaVA

LongLLaVA指的是什么

LongLLaVA是一款由香港中文大学（深圳）的研究团队开发的多模态大型语言模型（MLLM）。该模型采用了混合架构设计，融合了Mamba与Transformer组件，以提升处理大规模图像数据的能力。在单个配备80GB内存的A100 GPU上，LongLLaVA能够高效管理多达1000张图片的数据量，并维持高效率及低资源消耗的特点。通过运用2D池化技术对图像token进行压缩，该模型大幅削减了计算需求，同时确保关键的空间信息得以保留。在视频理解、高清图像分析以及多模态代理应用等方面，LongLLaVA表现出了显著的优势，在诸如检索、计数和排序等任务中尤为突出。

LongLLaVA的核心能力

• 多种格式的长时间背景信息解析适用于处理含有众多图片的复杂背景信息，适合于视频解析、高清晰度影像剖析等领域。
• 高性能图片加工于单一GPU上完成最多1000幅图片的处理工作，彰显其在应对海量视觉信息时的强大效能。
• 融合架构改进通过融合Mamba与Transformer框架，实现模型效能与效果之间的均衡。
• 数据构造及培训方法论通过采用独特的数据构造技术和分步式的培训方案，提升了模型在处理复杂多图环境时的认知水平。
• 卓越的性能评测结果于各类标准评测里，其表现出色，特别是在搜索、统计及排列相关作业上尤为突出。

LongLLaVA的运作机制

• 结合型结构结合了混合结构的特点，该系统融合了Mamba与Transformer组件的功能。其中，Mamba组件能够实现对序列数据进行高效、线性时间复杂度的模型构建；而Transformer组件则专长于执行那些依赖于大量背景信息和上下文理解的高级任务处理。
• 二维池化缩减通过运用二维池化技术来缩减图像的标记数量，并在这一过程中维持各标记间的空间联系。
• 数据构造于数据构造阶段纳入对图像间时空关联性的考量，并创新数据结构形式，以增强模型解析复杂多图情境的能力。
• 逐步培训方法该模型采取了分三个步骤的培训流程，分别是单一图片校准、基于单一图片的命令优化以及基于多张图片的命令优化，这种方法旨在循序渐进地增强模型在处理包含多种类型且内容较长的信息时的表现能力。
• 兼顾效能与表现通过优化架构设计与训练方法，在确保高效性能的情况下实现了较低的内存使用率及较高的数据处理能力，彰显了其在资源配置方面的优越性。
• 多种类型数据的整合处理能够应对多种形式的多模态数据输入，如图片、影片及文字，并且能够在其整合的内部架构中高效地协调与处理这些前置加工过的信息。

LongLLaVA项目的仓库位置

• Git存储库：在GitHub平台上可以找到FreedomIntelligence团队的项目页面，链接如下所示 https://github.com/FreedomIntelligence/LongLLaVA ，这里展示了他们的工作成果。
• 关于技术的arXiv学术文章访问该论文的PDF版本，请前往链接：https://arxiv.org/pdf/2409.02889

LongLLaVA的使用情境

• 对视频的解析与认识能够应对长时间的视频片段，适合用于分析视频内容、识别事件、生成视频摘要及执行 video 检索等功能。
• 高清图片解析当涉及处理高分辨率图片的应用场合时，比如对卫星图进行解析、执行医疗影像检测及研究病理切片细节，通常会将原始大图分割成若干小块，并且要能识别各部分间的关联位置信息。
• 多功能助手L作为一个具备多模态能力的助手，能够实现实时的信息搜索与个性化的服务支持，涵盖图像与文本等多种形式。
• 远端监控在遥感技术中，广泛使用大量遥感图片来进行环境监控、城市设计及农业生产分析。
• 医学判断协助医生解析病理图片，增强诊断的精确度和工作效率。