LongCat-Flash-Omni - Un modelo de gran lenguaje completamente modal para Meituan Open Source

¿Qué es LongCat-Flash-Omni?

LongCat-Flash-Omni pertenece al grupo de empresas estadounidenses. LongCat El equipo publicó un modelo de lenguaje de gran tamaño totalmente modal y de código abierto. Con una escala de parámetros de 560.000 millones (27.000 millones de parámetros activados), consigue capacidades de interacción de audio y vídeo en tiempo real de nivel de milisegundos manteniendo un gran número de parámetros. El modelo se basa en el eficiente diseño arquitectónico de la serie LongCat-Flash, e integra de forma innovadora un módulo de percepción multimodal y un módulo de reconstrucción del habla, dando soporte a una gran variedad de tareas modales como la comprensión de texto, imagen y vídeo, así como la percepción y generación del habla.LongCat-Flash-Omni ha alcanzado el nivel de estado del arte de código abierto en benchmarks full-modal (SOTA), y ha logrado el nivel más alto de rendimiento de código abierto en tareas unimodales clave como texto, imagen y audio, vídeo y otras tareas unimodales clave. Adopta una estrategia de formación progresiva de fusión multimodal temprana, incorporando gradualmente diferentes datos modales para garantizar un sólido rendimiento omnimodal sin degradación del rendimiento unimodal. El modelo admite 128.000 tokens de ventanas de contexto y más de 8 minutos de interacciones de audio/vídeo, y es capaz de memoria a largo plazo multimodal y diálogo multirronda.

Características de LongCat-Flash-Omni

• Capacidades de interacción multimodalEl sistema es compatible con diversas tareas modales, como la comprensión de texto, imágenes y vídeos, y la percepción y generación del habla, y es capaz de realizar interacciones multimodales en escenarios complejos.
• Interacción de audio y vídeo en tiempo realDispone de capacidades de interacción de audio y vídeo en tiempo real de nivel de milisegundos, admite 128K tokens de ventanas contextuales y más de 8 minutos de interacción de audio y vídeo, y está equipado con memoria multimodal de larga duración y capacidades de diálogo multirronda.
• Diseño de arquitectura eficienteBasado en el eficaz diseño arquitectónico de la serie LongCat-Flash, integra de forma innovadora el módulo de detección multimodal y el módulo de reconstrucción del habla, con un total de 560.000 millones de parámetros (27.000 millones de parámetros activados), lo que permite lograr interacciones de baja latencia manteniendo un gran número de parámetros.
• Entrenamiento progresivo de fusión multimodoLa fusión multimodal progresiva temprana es una estrategia de entrenamiento utilizada para incorporar gradualmente diferentes datos modales con el fin de garantizar un buen rendimiento multimodal sin degradación del rendimiento unimodal.
• Código abierto y apoyo comunitarioEstá disponible en Hugging Face y GitHub para que los desarrolladores puedan explorarla y utilizarla libremente, y ofrece tanto una experiencia web como soporte para aplicaciones móviles para interacción y funcionalidad en tiempo real.

Principales ventajas de LongCat-Flash-Omni

• cobertura modal completaEste modelo admite múltiples modalidades, como texto, imagen, vídeo y voz, y es el primer gran modelo lingüístico que consigue una cobertura modal completa en el ámbito del código abierto.
• Interacción de baja latenciaLa solución: incluso con una escala de parámetros de 560.000 millones, se pueden conseguir interacciones audiovisuales en tiempo real a nivel de milisegundos, lo que resuelve el problema de la latencia de la inferencia de grandes modelos.
• Potente rendimiento unimodal: Demuestra una competitividad extrema en tareas unimodales clave como texto, imagen, audio y vídeo, todo ello al nivel del estado del arte de código abierto (SOTA).
• arquitectura integral: Un diseño totalmente integral, desde la percepción multimodal hasta la generación integrada de texto y voz, mejora la eficacia y el rendimiento generales.
• Estrategias de formación eficacesIncorporación gradual de diferentes datos modales a través de una estrategia de entrenamiento de fusión multimodal temprana y progresiva para garantizar un sólido rendimiento multimodal sin degradación del rendimiento unimodal.

¿Cuál es la página web oficial de LongCat-Flash-Omni?

• Repositorio GitHub:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• Documentos técnicos:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni/blob/main/tech_report.pdf

¿Para quién es LongCat-Flash-Omni?

• Desarrolladores de inteligencia artificial: La posibilidad de aprovechar sus potentes capacidades multimodales para desarrollar aplicaciones innovadoras como asistentes inteligentes, herramientas de creación de contenidos, etc.
• investigadorPuede utilizarse en estudios multimodales para explorar el rendimiento del modelo y las direcciones de optimización en diferentes tareas modales.
• Equipo técnico de la empresaEl sistema puede integrarse en productos empresariales para mejorar la experiencia del usuario, como sistemas de atención al cliente y oficinas inteligentes.
• educador: Puede utilizarse para desarrollar herramientas educativas como sistemas de tutoría inteligentes que admitan recursos didácticos multimodales.
• creador de contenidos: Puede ayudar en la creación, como la generación de contenidos de texto, imágenes y vídeo, para mejorar la eficacia de la creación.
• entusiasta de la tecnologíaInteresado en las últimas tecnologías de IA y desea experimentar y explorar aplicaciones prácticas de macromodelado multimodal.