“`html
Введение в DyCoke: Динамическое сжатие токенов для видео языковых моделей
Модели большого языка для видео (VLLMs) стали важными инструментами для анализа видео. Они способны обрабатывать визуальные и текстовые данные, что позволяет им отвечать на сложные вопросы и создавать описания видео. Эти модели необходимы для глубокого понимания визуальной динамики.
Проблемы и решения
Одна из главных проблем VLLMs — это высокие вычислительные затраты при обработке больших объемов данных. Видео часто содержит избыточную информацию, что приводит к большому потреблению памяти и замедлению работы. Для повышения эффективности VLLMs необходимо решить эту проблему.
Современные методы пытаются снизить вычислительные затраты с помощью техник обрезки токенов и создания легковесных моделей. Например, метод FastV использует оценки внимания для уменьшения менее значимых токенов. Однако такие подходы могут случайно удалить важные токены, что снижает точность моделей.
Инновация DyCoke
Исследователи из нескольких университетов разработали метод DyCoke, который динамически сжимает токены в больших видео языковых моделях. DyCoke не требует дополнительного обучения и эффективно устраняет временные и пространственные избыточности в видео.
Метод включает два этапа сжатия токенов:
- Слияние временных токенов: на первом этапе объединяются избыточные токены из соседних кадров видео.
- Динамическая обрезка токенов: на втором этапе токены оцениваются и сохраняются в зависимости от их значимости.
Результаты DyCoke
Метод DyCoke продемонстрировал свою эффективность на различных тестах. Он обеспечил до 1.5 раз ускорение вывода и снизил потребление памяти на 1.4 раза по сравнению с базовыми моделями. Например, в некоторых конфигурациях количество сохраняемых токенов уменьшилось до 14.25% с минимальным снижением производительности.
DyCoke также упростил задачи видеоанализа, снижая избыточность и обеспечивая баланс между производительностью и использованием ресурсов. Он работает как решение “plug-and-play”, что делает его доступным для различных моделей.
Заключение
DyCoke представляет собой значительный шаг вперед в развитии VLLMs. Он решает вычислительные проблемы, позволяя моделям работать более эффективно без потери их аналитических возможностей. Эта инновация открывает новые возможности для применения VLLMs в реальных условиях, где ресурсы часто ограничены.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, изучите, как DyCoke может изменить вашу работу. Определите, где можно применить автоматизацию и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Начните с малого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.
Попробуйте AI Sales Bot — этот AI ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
