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首個基于Mamba的MLLM來了!模型權重、訓練代碼等已全部開源

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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首個基于Mamba的MLLM來了!模型權重、訓練代碼等已全部開源

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原標題:首個基于Mamba的MLLM來了!模型權重、訓練代碼等已全部開源
關鍵字:模型,語言,視覺,復雜度,本文
文章來源:機器之心
內容字數:6574字

內容摘要:


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近年來,多模態大型語言模型(MLLM)在各個領域的應用取得了顯著的成功。然而,作為許多下游任務的基礎模型,當前的 MLLM 由眾所周知的 Transformer 網絡構成,這種網絡具有較低效的二次計算復雜度。為了提高這類基礎模型的效率,大量的實驗表明:(1)Cobra 與當前計算效率高的最先進方法(例如,LLaVA-Phi,TinyLLaVA 和 MobileVLM v2)具有極具競爭力的性能,并且由于 Cobra 的線性序列建模,其速度更快。(2)有趣的是,封閉集挑戰性預測基準的結果顯示,Cobra 在克服視覺錯覺和空間關系判斷方面表現良好。(3)值得注意的是,Cobra 甚至在參數數量只有 LLaVA 的 43% 左右的情況下,也取得了與 LLaV


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