LongVILA：为长视频扩展长期上下文视觉语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了多模态基础模型在处理长上下文时的局限。提出的LongVILA是一种全栈解决方案，通过引入多模态序列并行系统和五阶段模型训练流程，显著提高了长视频的上下文处理能力。实验结果表明，LongVILA在长视频字幕生成方面的分数提高了1.6倍，表明其在视觉语言模型技术上的重要潜力。
SPHINX-X是基于SPHINX的多模态大型语言模型系列，通过改进架构和训练效率，充分发挥多模态大型语言模型的潜力。通过组装多领域和多模态数据集，进一步丰富了数据集。通过在不同的基础LLM上进行训练，获得了参数大小和多语言能力各不相同的MLLM。全面的基准测试显示，多模态性能与数据和参数规模之间存在着强烈的相关性。
