BlueLM-V-3B：ViVo与香港中文大学携手创新算法与系统协同设计方法提升产品智能化水平

BlueLM-V-3B是一款由vivo AI Lab与香港中文大学MMLab联合研发的多模态大型语言模型（MLLM），旨在高效地将其部署于移动设备。该模型具备小巧的体积（2.7B语言参数和400M视觉参数）、迅捷的生成速度（24.4 token/s）以及卓越的性能（在OpenCompass基准测试中获得66.1分），通过优化动态分辨率和硬件感知部署，显著提升了在手机上的推理效率和性能。

BlueLM-V-3B是什么

BlueLM-V-3B是由vivo AI Lab与香港中文大学MMLab共同开发的一种新型算法和系统协同设计方法，旨在将多模态大型语言模型（MLLM）高效地应用于移动设备。该模型以其小尺寸（2.7B语言参数及400M视觉参数）、快速的生成能力（24.4 token/s）和强大的性能（OpenCompass基准测试得分66.1）而闻名，采用优化的动态分辨率策略和针对硬件的智能部署，极大地提升了手机端的推理效率和性能。

BlueLM-V-3B的主要功能

多模态理解：能够处理和整合文本、图像等多种数据形式，提供更为丰富的交互体验及深刻的上下文理解。
实时处理：在移动设备上实现快速响应，适合需要即时反馈的场景，如增强现实和实时翻译。
隐私保护：支持本地处理，减少数据传输，从而增强用户隐私。
高效部署：经过优化的模型设计使其能够适应移动设备的计算和内存限制，确保在资源有限的硬件上也能高效运行。
高性能：在相对较小的参数量下，性能与更大参数量的模型不相上下。
跨语言能力：支持多种语言的理解，使模型在不同语言环境中均具备良好适应性。

BlueLM-V-3B的技术原理

算法设计：
- 动态分辨率处理：重新设计动态图像分辨率策略，以适应高分辨率图像的理解需求，减少图像令牌数量，从而简化部署过程。
- 宽高比优化：引入参数α，选择更合适的宽高比，降低图像放大效果，优化训练与部署效率。
系统设计：
- 批量图像编码：利用NPU的并行处理能力，加速图像补丁的批量处理，提高图像编码速度。
- 流水线并行处理：在图像编码过程中设计流水线并行处理机制，以隐藏Conv2D操作的执行延迟。
- 令牌下采样器：通过信息合并与融合，减少图像令牌数量，从而适应NPU的处理能力。
- 分块计算：针对长输入令牌采用分块策略，以平衡并行处理与NPU性能。
模型量化：采用INT8和INT4精度对模型权重进行量化，同时保持LLM激活的INT16和ViT激活的FP16精度，以平衡计算效率与模型准确性。
整体框架：在模型初始化时同时加载ViT和LLM模型，用户上传图像后可立即开始处理，同时接收指令，从而提高响应速度和内存使用效率。