导语：近日，香港中文大学深圳和深圳大数据研究院的研究团队提出了一种名为LongLLaVA的混合架构多模态大模型。该模型在保持高吞吐量和低显存消耗的同时，实现了单卡千图推理，展现出在视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体等领域的广阔应用前景。
正文：
一、研究背景
随着多模态大语言模型（MLLMs）的快速进步，其在各个应用领域中的显著能力得到了广泛认可。然而，多图像理解场景仍然是一个重要但尚未充分探索的方面。为了提升用户体验和拓展MLLMs的应用范围，研究团队致力于解决将MLLMs的应用场景扩展到理解更长的视频、更高分辨率的图像以及基于更多历史信息的决策的挑战。
二、LongLLaVA模型介绍
LongLLaVA是一种基于Mamba和Transformer混合架构的多模态大模型，其核心优势在于：
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混合架构：LongLLaVA结合了Mamba和Transformer的优势，实现了高效的图像表示和长上下文处理。
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数据构建：LongLLaVA在数据构建中考虑了多个图像之间的时间和空间依赖性，提高了模型在不同任务中的适应性。
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训练策略：LongLLaVA采用渐进式训练策略，逐步提升模型处理多模态长上下文的能力。
三、实验结果
LongLLaVA在各种基准测试中取得了有竞争力的结果，并在单张80GB GPU上对1000张图像进行大海捞针评估时达到了近100%的准确率。具体实验结果如下：
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VNBench检索、计数和排序任务中，LongLLaVA表现领先。
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单张80GB GPU上对1000张图像进行大海捞针评估时，LongLLaVA达到了近100%的准确率。
四、开源与社区发展
为了促进研究可复现和社区发展，团队将开源所有与LongLLaVA相关的模型、代码和数据集。项目地址：https://github.com/FreedomIntelligence/LongLLaVA
结语：
LongLLaVA作为首个混合架构多模态大模型，在保持高吞吐量和低显存消耗的同时，实现了单卡千图推理，展现出在视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体等领域的广阔应用前景。相信随着该模型的不断优化和推广，其在实际应用中将发挥越来越重要的作用。
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