Github | Telegram Webview: github_code/318 -

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/318 -

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

www.tg-me.com/pl/Github/com.github_code/318

1.7K viewsSep 14, 2024 at 09:13

tg-me.com/github_code/318

Create: 2024-09-14
Last Update: 2025-06-21 00:36:15

🌟 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/318

Open in Telegram

Github Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-21| Github

The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Github from pl

Telegram Github
FROM USA