Github | Telegram Webview: github_code/316 -

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/github_code/-316-317-318-319-320-316-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Github | Telegram Webview: github_code/316 -

Telegram Group & Telegram Channel

Forwarded from Machinelearning

🌟 LongLLaVA: MMLM, оптимизированная для обработки большого количества изображений.

LongLLaVA - мультимодальная модель, предназначена для разработки приложений, требующих понимания длинных видеороликов, изображений высокого разрешения и сложных мультимодальных сценариев.

В модели применяется гибридная архитектура из комбинации блоков Mamba и Transformer в соотношении 7:1. Для сжатия визуальных данных применяется метод 2D-пулинга, который снижает вычислительные затраты при сохранении производительности.

В процессе обучения применялся трехфазный метод: выравнивание по одному изображению, настройка инструкций по одному изображению и настройка инструкций по нескольким изображениям.

Экспериментальные результаты показали, что LongLLaVA превосходит другие модели с открытым исходным кодом по пониманию в длинном контексте, особенно в задачах поиска, подсчета и упорядочивания.

▶️Технические параметры модели:

🟢Parameters: 53B;
🟢Active parameters: 13B;
🟢Numbers of layers: 24;
🟢Mixture of Experts: 16/Top-2 for each token;
🟢Normalization: RMSNorm;
🟢Attention: Grouped Query Attention;
🟢Activation functions: SwiGLU.

📌Лицензирование : MIT License

🟡

🟡

🖥

Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #LongLLaVA

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/pl/Github/com.github_code/316

1.7K viewsSep 14, 2024 at 09:13

tg-me.com/github_code/316

Create: 2024-09-14
Last Update: 2025-06-20 22:59:16

🌟 LongLLaVA: MMLM, оптимизированная для обработки большого количества изображений.

LongLLaVA - мультимодальная модель, предназначена для разработки приложений, требующих понимания длинных видеороликов, изображений высокого разрешения и сложных мультимодальных сценариев.

В модели применяется гибридная архитектура из комбинации блоков Mamba и Transformer в соотношении 7:1. Для сжатия визуальных данных применяется метод 2D-пулинга, который снижает вычислительные затраты при сохранении производительности.

В процессе обучения применялся трехфазный метод: выравнивание по одному изображению, настройка инструкций по одному изображению и настройка инструкций по нескольким изображениям.

Экспериментальные результаты показали, что LongLLaVA превосходит другие модели с открытым исходным кодом по пониманию в длинном контексте, особенно в задачах поиска, подсчета и упорядочивания.

▶️Технические параметры модели:

🟢Parameters: 53B;
🟢Active parameters: 13B;
🟢Numbers of layers: 24;
🟢Mixture of Experts: 16/Top-2 for each token;
🟢Normalization: RMSNorm;
🟢Attention: Grouped Query Attention;
🟢Activation functions: SwiGLU.

📌Лицензирование : MIT License

🟡Arxiv
🟡Модель
🖥Github

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #LongLLaVA

BY Github

Share with your friend now:
tg-me.com/github_code/316

Open in Telegram

Github Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-20| Github

The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Github from pl

Telegram Github
FROM USA