LongLLaVA

LongLLaVA是由香港中文大学（深圳）的研究团队开发的多模态大型语言模型（MLLM）。该模型融合了Mamba和Transformer模块，通过混合架构提升了处理大规模图像数据的效率。LongLLaVA能够在单个A100 80GB GPU上处理多达1000张图像，同时保持高性能和低内存占用。其核心在于利用2D池化技术压缩图像token，有效降低计算成本，同时保留关键的空间关系信息。该模型在视频理解、高分辨率图像分析及多模态代理等应用中表现出色，尤其在检索、计数和排序任务中具有显著优势。 LongLLaVA采用了混合架构设计，结合Mamba模块的高效序列建模能力和Transformer模块的上下文学习能力，实现了任务处理的灵活性与精度的平衡。此外，模型在数据构建和训练策略上进行了优化，通过考虑图像间的时间和空间依赖性，设计了独特的数据格式，并采用渐进式训练方法，逐步增强了其处理多模态长上下文的能力。这种架构与训练方式的结合，使得LongLLaVA不仅具备高性能，还能在资源有限的情况下保持高效的运行状态。 LongLLaVA的代码和相关技术文档可以在GitHub和arXiv上获取，其应用场景广泛，包括视频内容分析、高分辨率图像解析、遥感数据分析、医疗诊断等领域。