Понимание видео с помощью ИИ
Эффективная обработка последовательностей изображений является ключевым аспектом понимания видео с помощью искусственного интеллекта. Современные модели ИИ сталкиваются с проблемами, связанными с обработкой видео как непрерывного потока, что приводит к потере важных деталей движения и нарушению непрерывности.
Проблемы текущих моделей
Отсутствие временного моделирования затрудняет отслеживание изменений, что делает события и взаимодействия частично неизвестными. Долгие видео требуют значительных вычислительных ресурсов и применения таких техник, как пропуск кадров, что приводит к потере ценной информации и снижению точности. Также перекрытие данных в рамках кадров плохо сжимается, что приводит к избыточности и растрате ресурсов.
Решение: Модель STORM
Исследователи из NVIDIA, Rutgers University, UC Berkeley, MIT, Nanjing University и KAIST предложили модель STORM (Spatiotemporal Token Reduction for Multimodal LLMs). Эта архитектура, основанная на Mamba, позволяет эффективно обрабатывать длинные видео. В отличие от традиционных методов, STORM добавляет временную информацию на уровне токенов видео, что устраняет избыточные вычисления и повышает эффективность.
Как работает STORM
Модель использует слои Mamba для улучшения временного моделирования и включает двунаправленный модуль сканирования для захвата зависимостей в пространственных и временных измерениях. Временной кодер обрабатывает изображения и видео по-разному, что позволяет интегрировать глобальный пространственный контекст и захватывать временную динамику.
Эксперименты и результаты
Эксперименты показали, что модель STORM превосходит существующие модели, достигая лучших результатов на бенчмарках. Модуль Mamba улучшает эффективность, сжимая визуальные токены и сокращая время вывода до 65.5%. Временное объединение показало наилучшие результаты при работе с длинными видео.
Заключение
Модель STORM улучшает понимание длинных видео с помощью временного кодера и эффективного снижения токенов, обеспечивая высокую компрессию без потери ключевой временной информации. Этот метод может служить базой для будущих исследований и инноваций в области сжатия токенов и многомодальной согласованности.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите, как технологии ИИ могут изменить ваш подход к работе.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ на бизнес.
- Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настройте их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
Связь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для получения актуальных новостей об ИИ.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления процессами на всех этапах пути клиента.
