首个Mamba+Transformer混合架构多模态大模型来了！

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转自：机器之心 本文作者来自于香港中文大学深圳和深圳大数据研究院。其中第一作者为香港中文大学深圳博士生王熙栋和研究助理宋定杰，主要研究方向分别为医疗AGI和多模态学习；博士生陈舒年研究方向为多模态学习，博士生张辰研究方向为高效语言模型。通讯作者为香港中文大学深圳数据科学学院王本友教授。 扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。 该团队将模型架构调整为 Mamba 和 Transformer 块的混合体，在数据构建中考虑多个图像之间的时间和空间依赖性，并采用渐进式训练策略。提出了首个混合架构多模态大语言模型 LongLLaVA，在效率和 ………………………………