«`html
Искусственный интеллект и обработка длинных видео
Одной из самых значимых возможностей мультимодальных языковых моделей является моделирование длинного контекста видео, что позволяет обрабатывать фильмы, документальные ленты и прямые трансляции, продолжающиеся несколько часов. Однако, несмотря на достижения в этой области, существует множество проблем, особенно в понимании контекста длинных видео.
Практические решения и их ценность
Исследователи из Шэньчжэньского института передовых технологий предложили иерархический метод сжатия видео-токенов (HiCo) и систему моделирования контекста VideoChat-Flash. Эти решения нацелены на эффективную обработку длинных видео.
HiCo уменьшает визуальные избыточности, сжимая длинные контексты на уровне клипов и видео, что позволяет сократить вычисления и сохранить важные данные.
VideoChat-Flash использует многоступенчатую схему обучения и обширный набор данных реальных длинных видео. Это позволяет adequately понимать длинные видео с помощью высокопараллельной инфраструктуры обучения.
Метод сжатия HiCo позволяет получить высокоплотные токеновые представления и расширить контекстное окно. Длинные видео сегментируются на короткие клипы, что снижает количество токенов благодаря пространственно-временным избыточностям.
VideoChat-Flash начинает обучение с коротких видео, затем переходит к длинным, используя набор данных из 300,000 часов видео с аннотациями на 2 миллиарда слов для тонкой настройки.
Новая задача «иголка в стоге сена» (NIAH) требует от модели находить последовательность взаимосвязанных изображений в видео, что повышает требования к пониманию контекста.
Достижения и результаты
Предложенный метод продемонстрировал сокращение вычислений до двух порядков. VideoChat-Flash показал выдающиеся результаты на различных бенчмарках как коротких, так и длинных видео, устанавливая новые рекорды точности.
Заключение: Внедрение иерархической техники сжатия HiCo и системы VideoChat-Flash сделало возможным более эффективную обработку длинных видео, что превосходит существующие модели по показателям точности.
Как ваше предприятие может использовать ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, вот несколько шагов:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение для вашей компании.
- Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или Twitter.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab, будущее уже здесь!
«`
