联汇科技OmChat：突破长视频理解极限的多模态大模型

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多模态大模型，特别是长视频理解的多模态大模型的一个主要挑战是如何 高效管理和利用图像序列和视频帧的超长上下文数据 。OmChat 通过多阶段的训练，使得模型支持最长达 512K 词元，表现优于所有其他开源模型。本文对 OmChat 的关键技术，以及数据集的特点进行了总结。 论文标题： OmChat: A Recipe to Train Multimodal Language Models with Strong Long Context and Video Understanding 论文链接： https://arxiv.org/abs/2407.04923 代码链接： https://github.com/om-ai-lab/OmModel 扫码查看论文 扫码查看代码 本文结构 本文首先对文章的核心方法进行总结，包括作者如何将模型的上下文长度拓展到 512k（渐进的预训练方式），以及作者在预训练与指令微调阶段如何选择高质量数据。最后对 OmChat 模型在各个 benchmark 上的结果进行分析和展示，以及对作者提出的 benchmark 进行介绍。最后对文章进 ………………………………