今日GitHub热榜榜首，是最新的开源世界模型。

上下文窗口长度达到了100万token，持平了谷歌同时推出的王炸Gemini 1.5，伯克利出品。

强大的模型，命名也是简单粗暴——没有任何额外点缀，直接就叫LargeWorldModel（LWM）。

LWM支持处理多模态信息，能在100万token中准确找到目标文本，还能一口气看完1小时的视频。

网友看了不禁表示，这种大海捞针般的测试，LWM能完成的如此出色，而且还开源，实在是令人印象深刻。

那么，LWM的表现到底有多强呢？

百万上下文窗口，可看1小时视频

在测试过程中，研究人员用多段一个多小时的视频检验了LWM的长序列理解能力，这些视频由YouTube上不同的视频片段拼接而成。

他们将这些视频输入LWM，然后针对其中的细节进行提问，涉及的片段位于整个视频的不同位置，同时研究者还将LWM与GPT-4V等模型做了对比。

结果GPT-4V是一问一个不吱声，闭源强者Gemini Pro和开源强者Video-LLaVA都给出了错误的答案，只有LWM回答对了。

在另一段视频的测试中，其他模型都说找不到有关信息，只有LWM找到了答案，而且完全正确。

不仅是理解细节，LWM也能把握视频的整体内容，做出归纳总结。

在理解的基础之上，LWM也可以结合自有知识进行推理，比如分析视频中不符合常理的地方。

Benchmark测试结果显示，LWM在MSVD-QA等三个数据集上的评分仅次于Video-LLaVA。

LWM不仅能理解长短视频，在超长文本任务上的表现同样优异。

在1百万token窗口的“插针”检索测试中，LWM取得了单针检索全绿的成绩。

多针检索时，表现也同样优异：

语言任务数据集的测试结果表明，LWM在32k到1M的窗口长度上表现不输甚至超过只有4k窗口的Llama2-7B。

除了多模态信息理解，LWM还支持图像和视频的生成，至于效果，还是直接上图感受一下吧。

那么，研究人员又是怎样训练出这样一款世界模型的呢？

循序渐进，分而治之

LMW的训练过程，大致可分为两个阶段。

第一阶段的目标是建立一个能够处理长文本序列的语言模型，以理解复杂的文档和长文本内容。

为实现这一目的，研究人员采取了渐进式的训练方式，使用总计33B Token、由图书内容组成的Books3数据集，从32k开始训练，逐步将窗口扩增至1M。

而为了增强LWM的长文本处理能力，开发者应用了RingAttention机制。

RingAttention是该团队去年提出的一种窗口扩增方式，入选了ICLR 2024。

它运用了“分而治之”的思想，将长文本分成多个块，用多个计算设备做序列并行处理，然后再进行叠加，理论上允许模型扩展到无限长的上下文。

在LWM中，RingAttention还与FlashAttention结合使用，并通过Pallas框架进行优化，从而提高性能。

在文本能力的基础上，研究人员又用模型生成了部分QA数据，针对LWM的对话能力进行了优化。

第二阶段则是将视觉信息（如图像和视频）整合到模型中，以提高对多模态数据的理解能力。

在此阶段，研究人员对LWM-Text模型进行了架构修改，以支持视觉输入。

他们使用VQGAN将图像和视频帧转换为token，并与文本结合进行训练。

这一阶段同样采用循序渐进的训练方法， LWM首先在文本-图像数据集上进行训练，然后扩展到文本-视频数据集，且视频帧数逐步增多。

在训练过程中，模型还会随机交换文本和视觉数据的顺序，以学习文本-图像生成、图像理解、文本-视频生成和视频理解等多种任务。

性能方面，研究人员在TPUv4-1024（大致相对于450块A100）上训练，批大小为8M、全精度（float32）的条件下，花费的时间如下表所示，其中1M窗口版本用了58个小时。

目前，LWM的代码、模型都已开源，其中多模态模型为Jax版本，纯文本模型有Jax和PyTorch两个版本，感兴趣的话可以到GitHub页面中了解详情。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2402.08268
GitHub：
https://github.com/LargeWorldModel/LWM