4秒看完2小时电影,通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测...
概括而言，Hyper Attention的这些设计点，为mPLUG-Owl3带来了进一步的效率提升，并且保障了它仍然能具备一流的多模态能力。实验结果 通过在广泛的数据集上进行实验，mPLUG-Owl3在大多数单图多模态Benchmarks都能取得SOTA的效果，甚至不少测评还能超过模型尺寸更大的模型。同时，在多图测评中，mPLUG-Owl3同样超越了专...
实验结果显示,现有Mantis、LLaVA-Interleave等多图模型的性能均随着序列长度的增加而急剧衰减,而mPLUG-Owl3则在输入多达数百张图像时仍能保持较高的性能。此外,得益于HATB模块的高效设计,mPLUG-Owl3在取得更优性能的同时,兼顾了更高的推理效率。 样例展示 上图展示了多图理解的一个场景,mPLUG-Owl3能够准确识别多...
4秒看完2小时电影,阿里团队新成果正式亮相—— 推出 通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。 具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的 First Token Latency缩小了6倍,且…
https://huggingface.co/mPLUG/mPLUG-Owl3-7B-240728/tree/main 代码下载 git cloneGitHub - X-PLUG/mPLUG-Owl: mPLUG-Owl: The Powerful Multi-modal Large Language Model Family 环境安装 docker run -it -v /datas/work/zzq/:/workspace --gpus=all pytorch/pytorch:2.4.0-cuda12.4-cudnn9-devel ba...
mPLUG-Owl3模型的核心结构由三个主要部分组成：视觉编码器SigLIP-400M、语言模型Qwen2，以及连接这两者的线性层。视觉编码器首先从图像中提取特征，然后通过线性层将这些特征映射到与语言模型相同的维度。在文本序列中，使用了特殊的标记来表示图像位置，并采用self-attention和cross-attention并行建模的方式，将图像特征...
多模态大模型解题新思路:mPLUG-Owl3 新型的多模态大模型架构——mPLUG-Owl3,显著提升了单图像、多图像以及视频处理任务的性能。通过引入创新的hyper-attention,mPLUG-Owl3能够有效地整合视觉和语言信息,支持对...
mPLUG-Owl3的开源特性为AI和机器学习领域的研究者和开发者提供了极具价值的资源。- 阿里发布通用多模态大模型mPLUG-Owl3,能够理解多图、长视频。 - mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,单张A100能建模的图像数目提升了8倍,实测4秒就能看完一部2小时的电影。 - mPLUG-Owl3在多模态大模型的...
推出通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。 具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测4秒就能看完一部2小时的电影。
推出通用多模态大模型mPLUG-Owl3,专门用来理解多图、长视频。 具体来说,以LLaVA-Next-Interleave为基准,mPLUG-Owl3将模型的First Token Latency缩小了6倍,且单张A100能建模的图像数目提升了8倍,达到了400张图片,实测4秒就能看完一部2小时的电影。