首頁位元組跳動與香港科技大學釋出 MMProLong，以增強長文件 LMM 訓練
5月24日，位元組跳動種子團隊與香港科技大學合作，釋出了一項關於多模態大語言模型（LMMs）長文件訓練的突破性成果。該團隊基於阿里巴巴開源的 Qwen2.5-VL，開發了一款名為 MMProLong 的新模型，在處理效率方面取得了顯著提升。這項研究挑戰了多模態模型傳統的長文字訓練方法，強調了戰略性資料組織對於增強長上下文能力的關鍵作用。
針對 LMM 訓練中的關鍵挑戰，研究發現，針對特定任務定製的問答（QA）訓練遠比傳統的光學字元識別（OCR）轉錄更為有效。雖然僅依賴文字轉錄無法改善長上下文中的內容檢索，甚至可能降低效能，但使用由獨立模型如 位元組跳動種子2.0 生成的長上下文 QA 對進行訓練，使模型能夠在冗長且充滿干擾資訊的文字中準確定位目標段落。
憑藉最佳化的策略以及僅 128,000 個 token 的適度訓練預算，MMProLong 保持了強大的長文字穩定性，即使在輸入長度達到 256,000 或 512,000 個 token 時也能有效執行。它在 MMLongBench 和 MM-NIAH（大海撈針）基準測試中超越了 InternVL3-38B 和 Gemma3-27B 等更大的開源模型。此外，MMProLong 的多模態能力還延伸至無需特定訓練的長影片理解任務，這一策略也在 Qwen3-VL-8B 模型上得到了驗證。
這項研究為大模型行業提供了一種替代發展路徑，與 DeepSeek 等專注於透過高度壓縮和重新排序視覺資料來升級架構的方法形成對比。它表明，透過最佳化訓練資料結構而非改變底層架構，可以顯著增強長上下文能力，為未來多模態系統和多步代理提供了更具成本效益和高效性的技術解決方案。
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