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阿里提出LLaVA-MoD架構！利用MOE技術讓小模型也能大顯身手！
多模態大型語言模型（MLLM）通過在大型語言模型（LLM）中集成視覺編碼器，在多模態任務中取得了有希望的結果。然而，大型模型的大小和廣泛的訓練數據帶來了顯著的計算挑戰。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128個H800 GPU訓練了18小時。
白皮書
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多模態大型語言模型（MLLM）通過在大型語言模型（LLM）中集成視覺編碼器，在多模態任務中取得了有希望的結果。然而，大型模型的大小和廣泛的訓練數據帶來了顯著的計算挑戰。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128個H800 GPU訓練了18小時。
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