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使用大世界模型(LWM)一次性解讀大量數(shù)據(jù) | 環(huán)形注意力技術(shù)助力多模態(tài)生成
發(fā)布時(shí)間：2024-05-26 10:35:37 瀏覽量：191次
大語(yǔ)言模型(LLM)在生成文本內(nèi)容方面非常強(qiáng)大，但在理解、生成視頻、圖像等方面稍顯不足。Sora的爆紅讓人們意識(shí)到未來(lái)主流模型必定是多模態(tài)生成和理解。加州大學(xué)伯克利分校的研究人員開源了一種訓(xùn)練數(shù)據(jù)更多、理解能力更強(qiáng)的基礎(chǔ)模型——大世界模型(LWM)。
LWM是一種通用的多模態(tài)自回歸模型，一次可精準(zhǔn)解答大量視頻、文本數(shù)據(jù)。具有高效的信息檢索能力，同時(shí)具備文本生成視頻、圖像的功能，在github獲得超過(guò)6000顆星。
LWM 模型介紹
LWM通過(guò)Ring Attention在長(zhǎng)序列上進(jìn)行擴(kuò)展訓(xùn)練，無(wú)需額外內(nèi)存、算力，并降低計(jì)算復(fù)雜度。保持模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴的捕捉能力，提高數(shù)據(jù)處理效率。
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