迈向多图长序列理解，阿里开源多模态大模型 mPLUG-Owl3

主要观点总结

本文主要介绍了阿里通义实验室在多模态大模型领域的最新研究，特别是mPLUG-Owl系列模型的发展。针对多模态大模型在多图长序列输入时面临的挑战，研究人员提出了通用多模态大模型mPLUG-Owl3，通过轻量级的hyper attention模块实现视觉和语言信息的高效自适应融合。该模型在多个多模态benchmark上取得了SOTA性能，并且具有更高的推理效率。

关键观点总结

关键观点1: mPLUG-Owl系列在多模态大模型领域的发展。

从引入视觉对齐-语言模型微调的训练模式，到解决模态拉扯问题，再到高分辨率切图建模，这一系列模型一直在探索更为高效有效的多模态大语言模型。

关键观点2: 多模态大模型面临的多图长序列输入挑战。

现有的支持多图输入的工作存在推理成本高或细粒度视觉信息损失等问题。针对这一问题，阿里通义实验室提出了mPLUG-Owl3模型，能够在支持多图长序列输入的同时兼顾性能和效率。

关键观点3: mPLUG-Owl3模型的特点和优势。

mPLUG-Owl3通过使用轻量级的hyper attention模块和通用多模态结构，实现了视觉和语言信息的高效自适应融合。它在单图、多图、视频等多达14个benchmark上表现出SOTA性能，并且具有更高的推理效率。

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