Влияние ST-LLM на понимание видео
Введение
Мир искусственного интеллекта видел замечательные достижения в больших языковых моделях (LLM) таких как GPT, PaLM и LLaMA, демонстрируя их потенциал для понимания и генерации естественного языка. Однако расширение их возможностей на видео с богатой временной информацией было вызовом.
Проблема
Существующие методы понимания видео в LLM имеют ограничения, такие как неэффективное захватывание динамических временных последовательностей и требование обширных вычислительных ресурсов.
Решение: ST-LLM
Команда исследователей из Пекинского университета и Tencent предложили ST-LLM, используя LLM для обработки непосредственно сырых пространственно-временных видео-токенов. Этот подход решает ограничения существующих методов и повышает устойчивость модели к изменчивой длине видео во время вывода.
Основные особенности ST-LLM
– ST-LLM подает все видеокадры в LLM, эффективно моделируя пространственно-временные последовательности.
– Он вводит динамическую стратегию маскирования видео-токенов и моделирование маскированного видео во время обучения.
– Для длинных видео он использует уникальный механизм глобального-локального ввода, сохраняя моделирование видео-токенов внутри LLM.
Эффективность ST-LLM
Обширные эксперименты продемонстрировали замечательную эффективность ST-LLM, демонстрируя превосходное понимание времени и передовую производительность в различных видео-бенчмарках.
Практические решения в области искусственного интеллекта
Чтобы развивать вашу компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите использование ST-LLM для понимания видео. Кроме того, исследуйте практические решения в области искусственного интеллекта, такие как AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
Для получения дополнительной информации и идей по использованию искусственного интеллекта свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com или следите за нашими обновлениями в Telegram t.me/itinainews или Twitter @itinaicom.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
ST-LLM: эффективный видео-LLM базовый уровень с пространственно-временным моделированием последовательности внутри LLM
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
