简介:

一种用于扩展多模态大型语言模型(LLMs)的先进架构。

功能:

采用稀疏Top-K MoE块,提升模型的视觉处理能力。

预训练MLP块以实现更好的模型对齐。

在视觉指令调整阶段初始化MoE块的专家。

使用辅助损失确保专家的均衡负载。

在推理时几乎不增加激活参数。

在多种基准测试中表现出色。

完全基于开源数据集进行训练。

需求人群:

"CuMo主要面向AI研究者和开发者,尤其是那些专注于多模态学习和大型语言模型的专业人士。它提供了一种有效的方法来扩展和优化现有的多模态模型,使其在处理视觉和语言任务时更加高效和准确。"

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