Исследователи Alibaba предложили VideoLLaMA 3: новый мультимодальный модель для понимания изображений и видео.

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Преимущества мультимодального интеллекта

Развитие мультимодального интеллекта зависит от обработки и понимания изображений и видео. Изображения могут предоставить информацию о деталях, таких как объекты, текст и пространственные отношения. Однако это очень сложно. Понимание видео включает отслеживание изменений во времени и требует управления динамическим контентом.

Проблемы традиционных методов

Традиционные методы для мультимодальных языковых моделей сталкиваются с трудностями в понимании видео. Подходы, такие как выборка кадров и базовые соединители, неэффективны в захвате временных зависимостей. Техники, такие как сжатие токенов и расширенные контекстные окна, не справляются с сложностью длинных видео.

Решение: VideoLLaMA3

Исследователи из Alibaba Group предложили фреймворк VideoLLaMA3 для решения проблем понимания видео. Он включает:

Any-resolution Vision Tokenization (AVT) — улучшает обработку изображений с переменным разрешением.
Differential Frame Pruner (DiffFP) — удаляет избыточные токены видео, сохраняя важную информацию.

Структура модели

Модель состоит из:

Визуального энкодера
Компрессора видео
Проектора
Большой языковой модели (LLM)

Обучение проходит в четыре этапа, включая адаптацию визуального энкодера и тонкую настройку на видео.

Результаты экспериментов

VideoLLaMA3 продемонстрировала высокую эффективность в задачах понимания изображений и видео, превосходя предыдущие модели. Она показала отличные результаты в таких областях, как понимание документов и видео.

Будущее мультимодального понимания

Предложенный фреймворк продвигает мультимодальные модели, предлагая сильные решения для понимания изображений и видео. Однако остаются вызовы, такие как качество видео-текстовых наборов данных и реальное время обработки.