BlueLM-V-3B是一款由vivo AI Lab與香港中文大學MMLab聯合研發的多模態大型語言模型（MLLM），旨在高效地將其部署于移動設備。該模型具備小巧的體積（2.7B語言參數和400M視覺參數）、迅捷的生成速度（24.4 token/s）以及卓越的性能（在OpenCompass基準測試中獲得66.1分），通過優化動態分辨率和硬件感知部署，顯著提升了在手機上的推理效率和性能。

BlueLM-V-3B是什么

BlueLM-V-3B是由vivo AI Lab與香港中文大學MMLab共同開發的一種新型算法和系統協同設計方法，旨在將多模態大型語言模型（MLLM）高效地應用于移動設備。該模型以其小尺寸（2.7B語言參數及400M視覺參數）、快速的生成能力（24.4 token/s）和強大的性能（OpenCompass基準測試得分66.1）而聞名，采用優化的動態分辨率策略和針對硬件的智能部署，極大地提升了手機端的推理效率和性能。

BlueLM-V-3B的主要功能

• 多模態理解：能夠處理和整合文本、圖像等多種數據形式，提供更為豐富的交互體驗及深刻的上下文理解。
• 實時處理：在移動設備上實現快速響應，適合需要即時反饋的場景，如增強現實和實時翻譯。
• 隱私保護：支持本地處理，減少數據傳輸，從而增強用戶隱私。
• 高效部署：經過優化的模型設計使其能夠適應移動設備的計算和內存限制，確保在資源有限的硬件上也能高效運行。
• 高性能：在相對較小的參數量下，性能與更大參數量的模型不相上下。
• 跨語言能力：支持多種語言的理解，使模型在不同語言環境中均具備良好適應性。

BlueLM-V-3B的技術原理

• 算法設計：
  • 動態分辨率處理：重新設計動態圖像分辨率策略，以適應高分辨率圖像的理解需求，減少圖像令牌數量，從而簡化部署過程。
  • 寬高比優化：引入參數α，選擇更合適的寬高比，降低圖像放大效果，優化訓練與部署效率。
• 系統設計：
  • 批量圖像編碼：利用NPU的并行處理能力，加速圖像補丁的批量處理，提高圖像編碼速度。
  • 流水線并行處理：在圖像編碼過程中設計流水線并行處理機制，以隱藏Conv2D操作的執行延遲。
  • 令牌下采樣器：通過信息合并與融合，減少圖像令牌數量，從而適應NPU的處理能力。
  • 分塊計算：針對長輸入令牌采用分塊策略，以平衡并行處理與NPU性能。
• 模型量化：采用INT8和INT4精度對模型權重進行量化，同時保持LLM激活的INT16和ViT激活的FP16精度，以平衡計算效率與模型準確性。
• 整體框架：在模型初始化時同時加載ViT和LLM模型，用戶上傳圖像后可立即開始處理，同時接收指令，從而提高響應速度和內存使用效率。

BlueLM-V-3B的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.10640

BlueLM-V-3B的應用場景

• 增強現實（AR）：在移動設備上提供實時增強現實體驗，例如利用手機攝像頭識別現實世界中的物體，并提供相關信息。
• 實時翻譯：在跨語言交流中，實現語音或圖像中文字的即時翻譯，幫助用戶克服語言障礙。
• 教育輔助：作為學習工具，幫助學生理解復雜概念，提供互動式的圖像與文本學習體驗。
• 視覺問答（VQA）：用戶可以基于拍照或上傳的圖片詢問相關問題，模型會提供準確的答案。
• 圖像與文檔理解：在辦公自動化中，能夠理解和處理圖像及文檔內容，如自動識別發票、合同等文檔信息。