研究者引入了LongVILA，一种用于训练和部署长上下文视觉语言模型的全栈解决方案。他们建立了高效的框架来支持训练长上下文VLM，并实施了五阶段的训练流程。通过使用LongVILA，在长视频字幕任务上取得了性能提升。研究者还开发了多模态序列并行和2D注意力并行的方法来解决内存需求和网络异构性的挑战。实验结果表明，LongVILA在长上下文训练和推理方面具有有效率和可扩展性。
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。
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