扩展多模态大语言模型(MLLMs) 的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解和多模态代理至关重要。 这涉及一系列系统优化,包括模型架构、数据构建和训练策略,特别是在解决诸如随着图像数量增加,性能会下降和高计算成本. 在本文中,我们调整了模型架构,使其成为Mamba和Transformer模块的混合体,使用多个图像之间的时域和空...
基准线和挑战者：研究团队选择了基于 Transformer 的模型作为各项任务的基线。具体来说，这些基线模型包括 ActionFormer，ASFormer，Testra 和 PDVC。为了构建 Mamba 的挑战者，他们将基线模型中的 Transformer 模块替换为基于 Mamba 的模块，包括如上图三种模块，原始的 Mamba (a)，ViM (b)，以及研究团队原创设计的 ...
Meet More Areas(MMA)块采用 MetaFormer 风格的架构,包括两个层归一化层、一个令牌混合器(由通道注意力机制和一个 ViM 块并行组成)和一个用于深度特征提取的 MLP 块。选择这种结构的主要原因有两个:首先,采用 MetaFormer 风格的架构的模型已经显示出有希望的结果,表明了实现良好结果的潜力。其次,为了充分利用和利...
Meet More Areas(MMA)块采用 MetaFormer 风格的架构,包括两个层归一化层、一个令牌混合器(由通道注意力机制和一个 ViM 块并行组成)和一个用于深度特征提取的 MLP 块。选择这种结构的主要原因有两个:首先,采用 MetaFormer 风格的架构的模型已经显示出有希望的结果,表明了实现良好结果的潜力。其次,为了充分利用和利...
Mamba是LLM的一种新架构,与Transformers等传统模型相比,它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域,让我们来看看最近的这篇论文“Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirecti...
具体来说，这些基线模型包括 ActionFormer，ASFormer，Testra 和 PDVC。为了构建 Mamba 的挑战者，他们将基线模型中的 Transformer 模块替换为基于 Mamba 的模块，包括如上图三种模块，原始的 Mamba (a)，ViM (b)，以及研究团队原创设计的 DBM (c) 模块。值得注意的是，在涉及因果推断的动作预测任务中，论文中将...
Mamba-2新架构一统江湖！普林斯顿CMU华人再出神作，性能狂飙8倍 编辑：编辑部 【新智元导读】在开源社区引起「海啸」的Mamba架构，再次卷土重来！这次，Mamba-2顺利拿下ICML。通过统一SSM和注意力机制，Transformer和SSM直接成了「一家亲」，Mamba-2这是要一统江湖了？年前，Mamba被顶会ICLR拒稿的消息曾引起轩然大波...
这种分割是通过Kernel大小为4,步长为4的卷积操作实现的。然而,来自EfficientFormerV2[43]等近期研究指出,这种方法可能会限制ViTs的优化能力,影响整体性能。为了在性能和效率之间取得平衡,作者提出了一个简化的stem层。作者不是使用非重叠图像块,而是采用两个步长为2, Kernel 大小为3的卷积。
具体来说,这些基线模型包括 ActionFormer,ASFormer,Testra 和 PDVC。为了构建 Mamba 的挑战者,他们将基线模型中的 Transformer 模块替换为基于 Mamba 的模块,包括如上图三种模块,原始的 Mamba (a),ViM (b),以及研究团队原创设计的 DBM (c) 模块。值得注意的是,在涉及因果推断的动作预测任务中,论文中将基线模型...
具体来说,这些基线模型包括 ActionFormer,ASFormer,Testra 和 PDVC。为了构建 Mamba 的挑战者,他们将基线模型中的 Transformer 模块替换为基于 Mamba 的模块,包括如上图三种模块,原始的 Mamba (a),ViM (b),以及研究团队原创设计的 DBM (c) 模块。值得...