Large World Model (LWM)：百万Token通用世界大模型
Large World Model主要能力：
1、长视频理解： LWM能够回答超过一小时YouTube视频中的问题。
2、事实检索： 在1M上下文窗口中，LWM实现了高精度的检索任务，超过了GPT-4V和Gemini Pro。
3、长序列任意到任意AR预测： RingAttention使得在训练过程中使用非常大的上下文窗口成为可能，支持视频-文本、文本-视频、图像-文本、文本-图像、纯视频、纯图像和纯文本等多种格式。
4、文本图像生成： LWM能够基于文本提示自动生成图像。
5、文本视频生成： LWM能够基于文本提示自动生成视频。
6、基于图像的对话： LWM能够回答关于图像的问题。
7、视频聊天： 即使在GPT-4V和Gemini Pro都失败的情况下，LWM仍能回答有关一小时长YouTube视频的问题。
解决了什么问题：
1、解决当前语言模型的不足：当前的语言模型虽然在处理和生成文本方面表现出色，但在理解非文字描述的世界（如通过视频捕捉的动态场景）方面还存在局限。此外，这些模型在处理长篇内容时也面临挑战，比如理解一个长视频的完整故事或一个复杂论题的多个方面。
2、视频序列的重要性：视频不仅包含视觉信息，还包含时间序列信息，这是静态图像和文本所缺少的。这些时间序列信息对于理解动态事件和行为非常重要。因此，将视频和语言结合起来进行模型训练，可以让AI模型更全面地理解人类的文本知识以及物理世界的动态变化。
3、面临的挑战：要让AI模型从包含数百万令牌的视频和语言序列中学习，研究人员需要克服几个重大挑战，包括如何在有限的内存中处理这些大量数据、如何管理计算过程的复杂度，以及如何获取足够大且多样化的训练数据集。
项目地址：https://largeworldmodel.github.io
GitHub：https://github.com/LargeWorldModel/LWM…
论文： https://arxiv.org/abs/2402.08268
模型： https://huggingface.co/LargeWorldModel
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