Large World Model (LWM)：百万Token通用世界大模型

该模型主要是让AI更好地理解和处理长视频和超长文本内容。

LWM在100万个令牌的上下文窗口中，能够高精度的检索信息，超过了GPT-4V和Gemini Pro。

它能够理解并回答超过一个小时的YouTube视频的问题。

还能根据文本提示自动生成图像和视频。

Large World Model主要能力：

1、长视频理解： LWM能够回答超过一小时YouTube视频中的问题。

2、事实检索： 在1M上下文窗口中，LWM实现了高精度的检索任务，超过了GPT-4V和Gemini Pro。

3、长序列任意到任意AR预测： RingAttention使得在训练过程中使用非常大的上下文窗口成为可能，支持视频-文本、文本-视频、图像-文本、文本-图像、纯视频、纯图像和纯文本等多种格式。

4、文本图像生成： LWM能够基于文本提示自动生成图像。

5、文本视频生成： LWM能够基于文本提示自动生成视频。

6、基于图像的对话： LWM能够回答关于图像的问题。

7、视频聊天： 即使在GPT-4V和Gemini Pro都失败的情况下，LWM仍能回答有关一小时长YouTube视频的问题。

解决了什么问题：

1、解决当前语言模型的不足：当前的语言模型虽然在处理和生成文本方面表现出色，但在理解非文字描述的世界（如通过视频捕捉的动态场景）方面还存在局限。此外，这些模型在处理长篇内容时也面临挑战，比如理解一个长视频的完整故事或一个复杂论题的多个方面。

2、视频序列的重要性：视频不仅包含视觉信息，还包含时间序列信息，这是静态图像和文本所缺少的。这些时间序列信息对于理解动态事件和行为非常重要。因此，将视频和语言结合起来进行模型训练，可以让AI模型更全面地理解人类的文本知识以及物理世界的动态变化。

3、面临的挑战：要让AI模型从包含数百万令牌的视频和语言序列中学习，研究人员需要克服几个重大挑战，包括如何在有限的内存中处理这些大量数据、如何管理计算过程的复杂度，以及如何获取足够大且多样化的训练数据集。

工作原理：

为了解决这些挑战，研究团队策划了一个包含多样化视频和书籍的大型数据集，并采用了一种名为RingAttention的技术。

RingAttention是LWM的核心技术之一，它是一种优化的注意力机制，旨在提高模型处理长序列数据的能力。在传统的注意力机制中，模型需要计算序列中每个元素与其他所有元素之间的关系，这在处理长序列时会导致巨大的计算负担。RingAttention通过一种高效的方式组织这些计算，减少了内存消耗和计算时间，使得模型能够处理长达一百万令牌的序列。

在训练过程中，LWM采用了从小到大逐步扩展上下文大小的策略。模型最初在较小的上下文（如4K令牌）上训练，随着训练的进展，逐渐增加上下文的大小，最终达到一百万令牌的规模。

这种策略有助于模型逐步适应和优化在处理长序列时的表现。不仅提高了模型处理大规模数据的能力，还增强了模型对复杂内容的理解能力。

作为一个自回归模型，LWM在生成序列数据时，每一步的输出都依赖于之前所有步骤的输入。这种方式使得LWM能够在生成文本、图像或视频内容时，考虑到之前的上下文信息，从而生成连贯和逻辑上一致的输出。

由于其设计和训练方法，LWM不仅能够理解输入的文本、图像和视频内容，还能基于这些理解生成新的内容。这种能力使得LWM在多种应用场景中非常有用，例如自动内容创建、视觉和语言问答、以及复杂的交互式应用。

模型型号：

LWM（Large World Model）模型的参数大小达到了70亿（7 billion），拥有处理超过一百万（1M）令牌的能力。

它包括了一系列具有不同功能和专注点的型号：

1、LWM-Text：这个型号专注于处理长文本文档，能够理解和生成文本内容。它适用于需要大量文本处理和生成的任务，如长篇文章的理解、生成，以及复杂的文本分析和问答系统。

2、LWM-Text-Chat：这是一个为聊天和对话系统设计的模型，能够处理长文本对话。LWM-Text-Chat 旨在提供高质量的对话体验，支持复杂的多轮对话和生成连贯、相关的回复。

3、LWM：这个型号是一个通用的多模态模型，不仅能够处理文本，还能理解和生成视频内容。它适用于需要同时处理和生成文本和视频内容的应用，如自动视频摘要、内容创建和多模态交互系统。

4、LWM-Chat：这是一个专为视频聊天和交互设计的模型，能够理解长时间的视频内容并在此基础上进行交互。LWM-Chat 适用于需要理解视频内容并生成相关回复或动作的应用，如视频问答系统和交互式视频助手。

项目地址：https://t.co/GuufgqGLen
GitHub：https://t.co/UwepFvJ8PX
论文： https://t.co/Lq1CvZosYO
模型： https://t.co/0sxU6DuX5M