LongCat-Flash-Omni - полностью модальная модель большого языка для Meituan с открытым исходным кодом

Что такое ЛонгКэт-Флаш-Омни?

LongCat-Flash-Omni входит в группу компаний США. LongCat Команда выпустила с открытым исходным кодом полностью модальную модель большого языка. С масштабом параметров 560 миллиардов (27 миллиардов активированных параметров) она обеспечивает возможности аудио- и видеовзаимодействия в реальном времени на миллисекундном уровне при сохранении большого количества параметров. Модель основана на эффективном архитектурном дизайне серии LongCat-Flash и инновационно объединяет модуль мультимодального восприятия и модуль реконструкции речи, поддерживая различные модальные задачи, такие как понимание текста, изображений и видео, а также восприятие и генерацию речи. LongCat-Flash-Omni достигла уровня передовых технологий с открытым исходным кодом в полномодальных бенчмарках (SOTA) и достигла наивысшего уровня производительности с открытым исходным кодом в ключевых унимодальных задачах, таких как текст, изображение, аудио, видео и других ключевых унимодальных задачах. Модель использует прогрессивную стратегию раннего обучения мультимодальному слиянию, постепенно подключая различные модальные данные, чтобы обеспечить высокую производительность всех модальных задач без снижения производительности унимодальных. Модель поддерживает 128 тыс. токенов контекстных окон и более 8 минут аудио/видео взаимодействий, способна к мультимодальной долговременной памяти и многораундовому диалогу.

Особенности LongCat-Flash-Omni

• Возможности мультимодального взаимодействияОн поддерживает различные модальные задачи, такие как восприятие текста, изображений, видео, восприятие и генерация речи, и способен реализовать мультимодальное взаимодействие в сложных сценариях.
• Аудио- и видеовзаимодействие в режиме реального времениОн обладает возможностями аудио- и видеовзаимодействия в реальном времени на миллисекундном уровне, поддерживает 128 тыс. токенов контекстных окон и более 8 минут аудио- и видеовзаимодействия, а также оснащен мультимодальной долговременной памятью и возможностью ведения многораундового диалога.
• Эффективный архитектурный дизайнОсновываясь на эффективном архитектурном дизайне серии LongCat-Flash, он инновационно объединяет модуль мультимодального зондирования и модуль восстановления речи, с общим количеством 560 миллиардов параметров (27 миллиардов активированных параметров), что обеспечивает взаимодействие с низкой задержкой при сохранении большого количества параметров.
• Прогрессивное обучение многомодовому слиянию: Прогрессивная стратегия обучения раннему мультимодальному слиянию используется для постепенного включения различных модальных данных, чтобы обеспечить высокую производительность всех модальных данных без ухудшения производительности унимодальных данных.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Он находится в открытом доступе на Hugging Face и GitHub, что позволяет разработчикам свободно изучать и использовать его, и обеспечивает как веб-опыт, так и поддержку мобильных приложений для взаимодействия и функциональности в режиме реального времени.

Основные преимущества LongCat-Flash-Omni

• полное модальное покрытие: Она поддерживает множество модальностей, таких как текст, изображение, видео и речь, и является первой большой языковой моделью, которая достигла полного модального покрытия в области с открытым исходным кодом.
• Взаимодействие с низкой задержкойДаже при масштабе параметров в 560 миллиардов можно добиться аудио-видео взаимодействия в реальном времени на уровне миллисекунд, что решает проблему большой задержки вывода модели.
• Мощная унимодальная производительность: Демонстрирует исключительную конкурентоспособность в ключевых унимодальных задачах, таких как текст, изображение, аудио и видео, на уровне современных открытых исходных кодов (SOTA).
• сквозная архитектура: Полностью сквозная конструкция, от мультимодального восприятия до интегрированной генерации текста и речи, повышает общую эффективность и производительность.
• Эффективные стратегии обучения: Постепенное включение различных модальных данных с помощью прогрессивной стратегии раннего обучения мультимодальному слиянию для обеспечения высокой производительности всех модальных данных без ухудшения производительности унимодальных данных.

Какой официальный сайт LongCat-Flash-Omni?

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni
• Технические документы:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni/blob/main/tech_report.pdf

Для кого предназначен LongCat-Flash-Omni?

• Разработчики искусственного интеллекта: Возможность использовать мощные мультимодальные возможности для разработки инновационных приложений, таких как интеллектуальные помощники, инструменты для создания контента и многое другое.
• научный сотрудник: Может использоваться в мультимодальных исследованиях для изучения производительности модели и направлений оптимизации в различных модальных задачах.
• Корпоративная техническая команда: Его можно интегрировать в корпоративные продукты для повышения удобства пользователей, например, в системы обслуживания клиентов и "умные" офисы.
• педагог: Может быть использован для разработки образовательных инструментов, таких как интеллектуальные обучающие системы, поддерживающие мультимодальные учебные ресурсы.
• создатель контента: Он может помогать в создании, например, генерировать текст, изображения и видеоконтент, чтобы повысить эффективность создания.
• любитель технологий: Интересуетесь новейшими технологиями искусственного интеллекта и хотите испытать и изучить практическое применение мультимодального макромоделирования.