Преобразование Offline Video-LLM в Streaming Модели
Video-LLMs обрабатывают целые предварительно записанные видео, однако для таких приложений, как робототехника и автономное вождение, необходимы методы восприятия и интерпретации визуальной информации в реальном времени. Это несоответствие подчеркивает ограничение текущих Video-LLM, так как они не предназначены для работы в потоковых сценариях, где важны своевременное понимание и реакция.
Ключевые Проблемы Перехода к Потоковому Пониманию Видео
Переход от оффлайн к потоковому пониманию видео ставит перед нами две главные задачи:
- Многоразовое понимание в реальном времени: Модели должны обрабатывать последние сегменты видео, сохраняя при этом исторический визуальный и разговорный контекст.
- Проактивная генерация ответов: Модель должна активно мониторить визуальный поток и предоставлять своевременные ответы на основе развивающегося контента без явных подсказок.
Новые Подходы к Потоковому Пониманию Видео
Video-LLMs привлекли значительное внимание благодаря сочетанию визуальных кодеров, проекторов модальностей и LLM для генерации контекстных ответов. Разработаны несколько подходов, таких как VideoLLMOnline и Flash-VStream, которые предлагают специализированные онлайн-цели и архитектуры памяти для обработки последовательных входов.
StreamBridge: Решение для Потокового Понимания
Исследователи из Apple и Университета Фудань предложили StreamBridge, фреймворк для преобразования оффлайн Video-LLM в модели, способные к потоковой обработке. StreamBridge сочетает буфер памяти с стратегией сжатия и легкой активационной моделью, что позволяет эффективно обрабатывать длинные контексты и проактивно генерировать ответы.
Оценка Эффективности
Фреймворк StreamBridge был оценен с использованием основных оффлайн Video-LLM, таких как LLaVA-OV-7B и Qwen2-VL-7B. Результаты показывают, что Qwen2-VL улучшился с 55.98 до 63.35 на OVO-Bench, а LLaVA-OV показал небольшое снижение с 64.02 до 61.64. Тонкая настройка на наборе данных Stream-IT значительно улучшила результаты всех моделей.
Заключение
StreamBridge предлагает обобщенное решение для преобразования статических Video-LLM в динамические, отзывчивые системы, способные эффективно взаимодействовать в условиях постоянно меняющейся визуальной среды. Это особенно важно для таких областей, как робототехника и автономное вождение.
Практические Рекомендации для Бизнеса
Автоматизация Процессов: Изучите, какие процессы можно автоматизировать. Найдите моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может добавить максимальную ценность.
Определение KPI: Выберите важные ключевые показатели эффективности, чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты для бизнеса.
Выбор Инструментов: Подберите инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настройте их под ваши цели.
Постепенное Внедрение: Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример Решения на Основе ИИ
Обратите внимание на продажный бот, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
