**대용량 세계 모델 (LWM)**의 파워를 발견해보세요. LWM은 넓은 범위의 콘텐츠를 분석하고 처리하는 데 뛰어난 인공지능으로, 100만 토큰까지 처리할 수 있는 놀라운 능력을 갖추고 있어 GPT-4V와 Gemini Pro와 같은 경쟁 모델들보다 정밀한 작업에서 우수한 성능을 보여주며, 1시간 이상의 YouTube 영상을 손쉽게 탐색할 수 있습니다.
주요 기능:
- 확장된 비디오 통찰력: LWM은 장시간의 YouTube 영상에서 내용을 쉽게 해석합니다.
- 정확한 사실 추출: 대규모 1백만 토큰 풀에서 우수한 데이터 추출 능력을 갖춥니다.
- 다용도 AR 예측: RingAttention의 도움으로, LWM은 텍스트-비디오부터 순수 이미지까지 다양한 형식에 적응합니다.
- 창의적인 이미지 생성: LWM은 간단한 텍스트 프롬프트를 생생한 이미지로 변환합니다.
- 동적 비디오 생성: 텍스트 설명에 따라 자동으로 비디오를 생성하는 것을 상상해보세요.
- 이미지 포함 대화: LWM은 이미지에 대한 대화를 쉽게 참여합니다.
- 심층 비디오 대화: 다른 모델들이 실패하는 경우에도 광범위한 비디오 대화를 처리할 수 있습니다.
제공되는 솔루션:
- 비텍스트 이해력 향상: AI의 비디오 기반 이야기와 복잡한 시나리오 이해 간극을 줄입니다.
- 비디오 시퀀스 가치: 행동과 사건의 종합적인 이해를 위해 시간적 시각 정보를 통합합니다.
- 복잡성 관리: 과도한 데이터 처리, 계산 복잡성, 데이터 세트 다양성의 균형을 유지합니다.
작동 방식: RingAttention 기술을 활용하여 LWM은 작은 세그먼트부터 거대한 100만 토큰까지 컨텍스트를 확장하는 점진적인 교육 전략을 사용하여 긴 시퀀스를 효율적으로 처리합니다. 자기회귀 모델로서 각 출력은 문맥을 인식하여 일관된 다중모달 콘텐츠 생성을 가능하게 합니다.
모델 사양: 70억 개의 매개변수를 자랑하는 LWM은 여러 작업에 적합합니다:
- LWM-Text: 기사부터 복잡한 Q&A까지 긴 텍스트에 이상적입니다.
- LWM-Text-Chat: 적극적인, 다중 회전 텍스트 기반 대화를 위해 맞춤화되었습니다.
- LWM-General: 동시에 텍스트와 비디오 응용에 대한 다중모달 능력이 있는 강력한 모델입니다.
- LWM-Chat: 비디오 기반 대화와 상호작용에 특화되어 있습니다.
LWM의 기능에 대해 자세히 알아보세요:
- 소스 코드: GitHub
- 학문적 논문: arXiv
- 모델 접근: Hugging Face
you can see the demo here
