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ByteDance et HKUST dévoilent MMProLong pour améliorer l'entraînement des LMM sur les longs documents
Le 24 mai, l’équipe ByteDance Seed a collaboré avec l’Université des sciences et technologies de Hong Kong pour dévoiler une avancée majeure dans l’entraînement de documents longs pour les grands modèles de langage multimodaux (LMM). En s’appuyant sur le modèle open-source Qwen2.5-VL d’Alibaba, l’équipe a développé un nouveau modèle nommé MMProLong, atteignant des gains significatifs en efficacité de traitement. Cette recherche remet en question les méthodes conventionnelles d’entraînement de textes longs pour les modèles multimodaux, soulignant comment une organisation stratégique des données est cruciale pour améliorer les capacités de contexte long.
En abordant les défis clés de l’entraînement des LMM, l’étude révèle que l’entraînement par questions-réponses (QA) adapté à des tâches spécifiques est bien plus efficace que la transcription par reconnaissance optique de caractères (OCR) traditionnelle. Bien que s’appuyer uniquement sur la transcription de texte ne permette pas d’améliorer la récupération de contenu dans des contextes longs – et puisse même dégrader les performances – l’entraînement avec des paires de questions-réponses de contexte long générées par un modèle indépendant tel que ByteDance Seed2.0 permet au modèle de localiser avec précision les paragraphes cibles au milieu d’informations longues et distractives.
Avec une stratégie optimisée et un budget d’entraînement modeste de seulement 128 000 tokens, MMProLong maintient une stabilité robuste des textes longs, performant efficacement même lorsque les longueurs d’entrée atteignent 256 000 ou 512 000 tokens. Il surpasse des modèles open-source plus grands tels que InternVL3-38B et Gemma3-27B sur les benchmarks MMLongBench et MM-NIAH (Needle-in-a-Haystack). De plus, les capacités multimodales de MMProLong s’étendent aux tâches de compréhension de vidéos longues sans entraînement spécifique, une stratégie également validée sur le modèle Qwen3-VL-8B .
Cette étude offre une voie de développement alternative pour l’industrie des grands modèles, contrastant avec des approches telles que celles de DeepSeek, qui se concentrent sur la mise à niveau des architectures par des données visuelles hautement compressées et réorganisées. Elle démontre que les capacités de contexte long peuvent être significativement améliorées par l’optimisation de la structure des données d’entraînement plutôt que par la modification de l’architecture sous-jacente, ouvrant la voie à des solutions techniques plus économiques et efficaces pour les futurs systèmes multimodaux et les agents multi-étapes.
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