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阿里提出LLaVA-MoD架构！利用MOE技术让小模型也能大显身手！
多模态大型语言模型（MLLM）通过在大型语言模型（LLM）中集成视觉编码器，在多模态任务中取得了有希望的结果。然而，大型模型的大小和广泛的训练数据带来了显著的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128个H800 GPU训练了18小时。
白皮书
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多模态大型语言模型（MLLM）通过在大型语言模型（LLM）中集成视觉编码器，在多模态任务中取得了有希望的结果。然而，大型模型的大小和广泛的训练数据带来了显著的计算挑战。例如，LLaVA-NeXT的最大版本使用了Qwen-1.5-110B，并且使用128个H800 GPU训练了18小时。
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