Large World Model (LWM)开源项目 – 通用大环境多模态自回归模型

Large World Model (LWM) 是一个通用的大环境多模态自回归模型，专注于处理长视频和书籍数据。它使用RingAttention技术进行训练，能够处理多达100万token的上下文，支持语言、图像和视频的理解与生成。LWM通过整合大量多样化的视频和书籍数据集，解决了现有语言模型在处理复杂、长任务时的不足，尤其在文本图像生成、文本视频生成等任务中表现出色。

Large World Model (LWM)的特点:

1. 支持处理长达100万token的上下文
2. 整合了多样化的视频和书籍数据集
3. 使用RingAttention技术进行高效训练
4. 支持语言、图像和视频的理解与生成
5. 开源了多个模型版本，涵盖不同上下文大小和功能

Large World Model (LWM)的功能:

1. 用于文本生成和对话任务（如LWM-Text-Chat模型）
2. 用于视频理解和生成（如LWM-Chat模型）
3. 用于图像生成和对话（如LWM-Image-Chat模型）
4. 用于长视频问答任务（如1小时YouTube视频的问答）
5. 用于复杂检索任务（如在100万token上下文中检索信息）

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