Large World Model (LWM):百万Token通用世界大模型
该模型主要是让AI更好地理解和处理长视频和超长文本内容。
LWM在100万个令牌的上下文窗口中,能够高精度的检索信息,超过了GPT-4V和Gemini Pro。
它能够理解并回答超过一个小时的YouTube视频的问题。
还能根据文本提示自动生成图像和视频。
Large World Model主要能力:
1、长视频理解: LWM能够回答超过一小时YouTube视频中的问题。
2、事实检索: 在1M上下文窗口中,LWM实现了高精度的检索任务,超过了GPT-4V和Gemini Pro。
3、长序列任意到任意AR预测: RingAttention使得在训练过程中使用非常大的上下文窗口成为可能,支持视频-文本、文本-视频、图像-文本、文本-图像、纯视频、纯图像和纯文本等多种格式。
4、文本图像生成: LWM能够基于文本提示自动生成图像。
5、文本视频生成: LWM能够基于文本提示自动生成视频。
6、基于图像的对话: LWM能够回答关于图像的问题。
7、视频聊天: 即使在GPT-4V和Gemini Pro都失败的情况下,LWM仍能回答有关一小时长YouTube视频的问题。
解决了什么问题:
1、解决当前语言模型的不足:当前的语言模型虽然在处理和生成文本方面表现出色,但在理解非文字描述的世界(如通过视频捕捉的动态场景)方面还存在局限。此外,这些模型在处理长篇内容时也面临挑战,比如理解一个长视频的完整故事或一个复杂论题的多个方面。
2、视频序列的重要性:视频不仅包含视觉信息,还包含时间序列信息,这是静态图像和文本所缺少的。这些时间序列信息对于理解动态事件和行为非常重要。因此,将视频和语言结合起来进行模型训练,可以让AI模型更全面地理解人类的文本知识以及物理世界的动态变化。
3、面临的挑战:要让AI模型从包含数百万令牌的视频和语言序列中学习,研究人员需要克服几个重大挑战,包括如何在有限的内存中处理这些大量数据、如何管理计算过程的复杂度,以及如何获取足够大且多样化的训练数据集。
工作原理:
为了解决这些挑战,研究团队策划了一个包含多样化视频和书籍的大型数据集,并采用了一种名为RingAttention的技术。
RingAttention是LWM的核心技术之一,它是一种优化的注意力机制,旨在提高模型处理长序列数据的能力。在传统的注意力机制中,模型需要计算序列中每个元素与其他所有元素之间的关系,这在处理长序列时会导致巨大的计算负担。RingAttention通过一种高效的方式组织这些计算,减少了内存消耗和计算时间,使得模型能够处理长达一百万令牌的序列。
在训练过程中,LWM采用了从小到大逐步扩展上下文大小的策略。模型最初在较小的上下文(如4K令牌)上训练,随着训练的进展,逐渐增加上下文的大小,最终达到一百万令牌的规模。
这种策略有助于模型逐步适应和优化在处理长序列时的表现。不仅提高了模型处理大规模数据的能力,还增强了模型对复杂内容的理解能力。
作为一个自回归模型,LWM在生成序列数据时,每一步的输出都依赖于之前所有步骤的输入。这种方式使得LWM能够在生成文本、图像或视频内容时,考虑到之前的上下文信息,从而生成连贯和逻辑上一致的输出。
由于其设计和训练方法,LWM不仅能够理解输入的文本、图像和视频内容,还能基于这些理解生成新的内容。这种能力使得LWM在多种应用场景中非常有用,例如自动内容创建、视觉和语言问答、以及复杂的交互式应用。
模型型号:
LWM(Large World Model)模型的参数大小达到了70亿(7 billion),拥有处理超过一百万(1M)令牌的能力。
它包括了一系列具有不同功能和专注点的型号:
1、LWM-Text:这个型号专注于处理长文本文档,能够理解和生成文本内容。它适用于需要大量文本处理和生成的任务,如长篇文章的理解、生成,以及复杂的文本分析和问答系统。
2、LWM-Text-Chat:这是一个为聊天和对话系统设计的模型,能够处理长文本对话。LWM-Text-Chat 旨在提供高质量的对话体验,支持复杂的多轮对话和生成连贯、相关的回复。
3、LWM:这个型号是一个通用的多模态模型,不仅能够处理文本,还能理解和生成视频内容。它适用于需要同时处理和生成文本和视频内容的应用,如自动视频摘要、内容创建和多模态交互系统。
4、LWM-Chat:这是一个专为视频聊天和交互设计的模型,能够理解长时间的视频内容并在此基础上进行交互。LWM-Chat 适用于需要理解视频内容并生成相关回复或动作的应用,如视频问答系统和交互式视频助手。
项目地址:https://t.co/GuufgqGLen
GitHub:https://t.co/UwepFvJ8PX
论文: https://t.co/Lq1CvZosYO
模型: https://t.co/0sxU6DuX5M