Динамическое сжатие токенов для эффективных видеомоделей с высоким уровнем производительности

«`html

Введение в видео языковые модели (VLLMs)

Видео большие языковые модели (VLLMs) стали важными инструментами для анализа видео. Эти модели отлично справляются с многомодальным мышлением, сочетая визуальные и текстовые данные для интерпретации сложных видеосценариев. Применения включают ответы на вопросы о видео, его суммирование и описание.

Проблемы и решения

Одной из главных проблем VLLMs является управление вычислительными затратами при обработке больших объемов визуальных данных. Видеофайлы содержат множество повторяющейся информации, что приводит к значительному потреблению памяти и замедлению обработки. Важно решить эту проблему, чтобы сделать VLLMs более эффективными.

Современные методы пытаются справиться с вычислительными ограничениями с помощью техник обрезки токенов и разработки легковесных моделей. Например, методы обрезки, такие как FastV, используют оценки внимания для уменьшения менее релевантных токенов. Однако такие подходы могут удалять критически важные токены, что снижает точность моделей.

Решение DyCoke

Исследователи из различных университетов разработали метод DyCoke, который динамически сжимает токены в больших видео языковых моделях. DyCoke использует безобучающий подход, который оптимизирует вычислительную эффективность, сохраняя высокую производительность. Это решение делает VLLMs более подходящими для реальных приложений без необходимости дообучения.

DyCoke применяет двухступенчатый процесс сжатия токенов. На первом этапе происходит объединение временных токенов, что позволяет сократить избыточные токены в соседних видеокадрах. На втором этапе используется динамическая обрезка токенов на основе их оценок внимания, что позволяет сохранить только наиболее важные токены.

Результаты и преимущества

Результаты DyCoke показывают его эффективность. Например, на тестах MVBench метод достиг увеличения скорости обработки до 1.5 раз и уменьшения использования памяти до 1.4 раз по сравнению с базовыми моделями. DyCoke также продемонстрировал отличные результаты при обработке длинных видеопоследовательностей, сохраняя или превышая точность не сжатых моделей.

Заключение

DyCoke представляет собой значительный шаг вперед в развитии VLLMs. Решение вычислительных проблем, связанных с обработкой видео, позволяет моделям работать более эффективно без потери их аналитических возможностей. Это новшество открывает новые возможности для внедрения VLLMs в реальных условиях, где ресурсы часто ограничены.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
• Определите, где возможно применение автоматизации.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите подходящее решение из множества доступных.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании, и воспользуйтесь AI Sales Bot для помощи в работе с клиентами.

«`