Kernkonzepte
LongLLaVA는 맘바(Mamba)와 트랜스포머(Transformer) 블록을 결합한 하이브리드 아키텍처를 통해 멀티모달 LLM의 장문 컨텍스트 이해 능력과 효율성을 향상시킨 모델이다.
Zusammenfassung
LongLLaVA: 하이브리드 아키텍처를 통해 효율적인 이미지 처리를 달성한 멀티모달 LLM 연구 논문 요약
Xidong Wang, Dingjie Song, Shunian Chen, Chen Zhang, & Benyou Wang. (2024). LongLLaVA: Scaling Multi-modal LLMs to 1000 Images Efficiently via a Hybrid Architecture. arXiv preprint arXiv:2409.02889v2.
본 연구는 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 장문 컨텍스트 이해 능력, 특히 다수의 이미지를 효율적으로 처리하는 데 있어 기존 모델의 성능 저하 및 높은 계산 비용 문제를 해결하고자 한다.