«`html
Улучшение обработки длинных видеорядов с помощью LongVA
Проблема
Существующие модели обработки видео испытывают трудности с пониманием длинных видеорядов из-за большого количества визуальных элементов, создаваемых кодерами зрительных данных.
Решение
LongVA расширяет контекст языковой модели, позволяя ей обрабатывать значительно большее количество визуальных элементов. Модель обучается на длинных текстовых данных и выравнивается с визуальными входами, значительно улучшая способность обрабатывать длинные видеоряды.
Практическое применение
LongVA показывает значительное улучшение производительности, обрабатывая до 2000 кадров или более 200 000 визуальных элементов, устанавливая новый стандарт для моделей обработки видео. Модель также продемонстрировала превосходную производительность в извлечении визуальной информации из длинных контекстов.
Заключение
Исследование показывает потенциал долгосрочного контекстного трансфера для улучшения возможностей моделей обработки длинных видеорядов. LongVA представляет собой значительный шаг в развитии больших мультимодальных моделей для обработки видео.
Подробнее о проекте, статье и демонстрации можно узнать здесь.
Полный кредит за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit с более чем 45 000 участников.
Статья была опубликована на сайте MarkTechPost.
Поддержка и советы
Если вам нужна помощь во внедрении ИИ, пишите нам в нашем Telegram-чате. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте нашего AI Sales Bot, который помогает в автоматизации процессов продаж на itinai.ru.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru.