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使用大世界模型(LWM)一次性解读大量数据 | 环形注意力技术助力多模态生成
发布时间：2024-05-26 10:35:37 浏览量：191次
大语言模型(LLM)在生成文本内容方面非常强大，但在理解、生成视频、图像等方面稍显不足。Sora的爆红让人们意识到未来主流模型必定是多模态生成和理解。加州大学伯克利分校的研究人员开源了一种训练数据更多、理解能力更强的基础模型——大世界模型(LWM)。
LWM是一种通用的多模态自回归模型，一次可精准解答大量视频、文本数据。具有高效的信息检索能力，同时具备文本生成视频、图像的功能，在github获得超过6000颗星。
LWM 模型介绍
LWM通过Ring Attention在长序列上进行扩展训练，无需额外内存、算力，并降低计算复杂度。保持模型对长距离依赖的捕捉能力，提高数据处理效率。
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