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Eagle: Exploring the Design Space for Multimodal Large Language Models with Mixture of Encoders
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内容提要
本研究提出了一种新颖的设计方法，旨在解决多模态大型语言模型（MLLMs）在复杂视觉信息解读中的不足。通过连接互补视觉编码器的视觉标记，模型在主要基准测试中表现优于其他开源模型，提升了一致性和性能。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的设计方法，旨在解决多模态大型语言模型（MLLMs）在复杂视觉信息解读中的不足。
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通过连接互补视觉编码器的视觉标记，模型在主要基准测试中表现优于其他开源模型。
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该方法提升了一致性和性能，能够与更复杂的组合结构一样有效。
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引入的预对齐技术有助于提升模型的一致性。
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