ViVo与香港中文大学共同研发的BlueLM-V-3B算法及系统集成设计方案

BlueLM-V-3B指的是什么？

BlueLM-V-3B是由vivo AI Lab与香港中文大学MMLab共同研发的一种结合了算法设计与系统架构的创新方法，旨在实现多模态大型语言模型（MLLM）向移动设备的有效迁移。该模型凭借其紧凑的设计（包含2.7亿个语言参数和400万个视觉参数）、高速处理能力（生成速率为每秒24.4个token）及卓越性能表现（在OpenCompass评估中获得66.1分），结合优化的动态分辨率技术和硬件感知部署策略，显著增强了其在手机设备上进行推理的能力与效率。

BlueLM-V-3B的核心特性

• 多种形态的理解能力融合与管理包括文本和图像在内的多种数据类型，以增强互动体验并实现更加深刻的内容解析。
• 即时处理实现移动设备上的即时反应功能，特别适合那些要求迅速回应的应用场合，比如增强现实技术或是现场翻译服务。
• 个人数据保密提供设备上的本地化处理功能，降低数据传输需求，并加强用户的隐私安全防护。
• 高效布置对模型进行调整以符合移动设备的计算能力和内存约束，保证其能在有限资源的装置上流畅执行。
• 高效率性能在拥有较少的参数时，依然能够达到与那些具有大量参数的模型相当的表现水平。
• 多语言技能具备多种语言的理解能力，提升了该模型在各种语言环境中应用的广泛性。

BlueLM-V-3B的核心技术机制

• 算法规划请提供需要改写的具体内容。没有给出具体文本的情况下，我无法完成您的请求。一旦提供了详细信息，我很乐意帮助您进行伪原创的改写工作。
  • 动态调整分辨率优化动态图片解析度方案以匹配高清图片识别需求，通过缩减图片标记数目来简化实施难度。
  • 采用灵活的宽高比例适配方案通过引入参数α，并选取更为适宜的宽高比例，可以降低图像放大的需求，从而提升训练与部署的整体效率。
• 设计方案由于提供的内容为空，没有具体文本可供改写。如果您提供具体的段落或句子，我就能帮助您完成这项任务。您可以尝试给出一段需要处理的文字吧。如果之后提供了示例文字，我会根据要求进行伪原创改写工作。
  • 批量图片编码处理利用NPU的强大并行计算功能，实现对图片块的大规模同步处理，从而大幅提升图像编码的速度。
  • 并发的流水线处理流程在图像编码的过程中，通过构建流水线并行处理机制来掩盖Conv2D操作执行时的延迟。
  • 令牌减采样器通过整合与结合数据，降低图片标记的数量以匹配NPU的处理效能。
  • 分区处理为了应对较长的输入令牌问题，采取了分割策略来优化并行处理效率及NPU的表现能力。
• 模型精简采用INT8及INT4精度对模型权重进行量化处理，同时维持LLM激活状态下的INT16精度与ViT激活时的FP16精度水平，以此达到计算效率与模型准确性的良好均衡。
• 总体结构于模型启动之际同步集成ViT与LLM架构，当用户提交图片即刻启动解析流程，并即时接收操作指南以加速反馈周期及优化存储资源利用。

BlueLM-V-3B的工程链接

• 关于arXiv上的科技学术文章该论文的详情可以在网址 https://arxiv.org/pdf/2411.10640 中找到。

BlueLM-V-3B的使用情境

• 提升现实体验（AR）通过手机等移动设备上的摄像头识别真实环境中的物品，并即时展示相关数据，以此来实现增强现实的效果。
• 即时翻译在跨越不同语言的沟通里，即时转换语音及图片里的文本，助力用户突破语言隔阂。
• 学习支持作为一种学习辅助手段，它旨在协助学生们掌握复杂难懂的知识点，并通过图文结合的交互式方式来丰富他们的学习过程。
• 视像提问与回答（VQ&R）当用户通过拍摄照片或上传图片并就图像中的细节提问时，该模型会给出精准的答复。
• 图片与文件解析在实现办公室工作的自动化过程中，解析并操作图像及文件内的信息至关重要，例如自动辨识发票与合约等文件的数据。