«`html
LLaVA-NeXT: Продвижение в понимании мультимодальности и понимании видео
В поисках искусственного общего интеллекта LLMs и LMMs выступают как замечательные инструменты, способные выполнять разнообразные задачи, сходные с задачами человека. Оценка их возможностей является ключевым моментом, но существующая ситуация раздроблена, с наборами данных, разбросанными по платформам, таким как Google Drive и Dropbox. lm-evaluation-harness ставит прецедент для оценки LLM, но оценка мультимодальных моделей лишена единой системы. Этот разрыв подчеркивает начальный этап оценки мультимодальных моделей и требует целостного подхода к оценке их производительности на различных наборах данных.
Практические решения и ценность:
Для оценки производительности мультимодальных моделей необходим целостный подход, который позволит оценивать их работу на различных наборах данных.
Исследователи из Наньянгского технологического университета, Университета Висконсин-Мэдисон и Bytedance разработали LLaVA-NeXT, первоначальную открытую мультимодальную модель, обученную исключительно на текстово-графических данных. Инновационная технология AnyRes улучшает рассуждения, оптическое распознавание символов (OCR) и мировые знания, демонстрируя исключительную производительность на различных задачах мультимодальных изображений. Превосходя Gemini-Pro на таких показателях, как MMMU и MathVista, LLaVA-NeXT означает значительный сдвиг в возможностях понимания мультимодальности.
Практические решения и ценность:
LLaVA-NeXT представляет собой значительный прорыв в понимании мультимодальности и способности работы с видео, что может оказать существенное влияние на различные области бизнеса.
В области понимания видео LLaVA-NeXT неожиданно проявляет устойчивую производительность, демонстрируя ключевые улучшения. Используя AnyRes, он достигает представления видео с нулевой подготовкой, обладая непреодолимой способностью передачи модальности для LMMs. Способность обобщения по длине модели эффективно обрабатывает более длинные видео, превосходя ограничения по длине токена с помощью линейных методов масштабирования. Кроме того, надзорное дообучение (SFT) и оптимизация прямых предпочтений (DPO) улучшают способности понимания видео. В то же время эффективное развертывание через SGLang обеспечивает 5-кратное ускорение вывода, облегчая масштабируемые приложения, такие как переосмысление видео на миллионном уровне. Достижения LLaVA-NeXT подчеркивают его современную производительность и универсальность в различных задачах мультимодальности, соперничая с закрытыми моделями, такими как Gemini-Pro, на ключевых показателях.
Практические решения и ценность:
LLaVA-NeXT обладает уникальными способностями в понимании видео и мультимодальности, что позволяет эффективно применять его в различных областях бизнеса и обеспечивать значительные преимущества перед конкурентами.
Алгоритм AnyRes в LLaVA-NeXT представляет собой гибкую структуру, которая эффективно обрабатывает изображения высокого разрешения. Он разделяет изображения на подизображения с использованием различных сеточных конфигураций для достижения оптимальной производительности, соблюдая ограничения по длине токена базовой архитектуры LLM. С некоторыми настройками он также может использоваться для обработки видео, но распределение токенов на кадре должно быть тщательно продумано, чтобы избежать превышения ограничений по токенам. Пространственные методы пулинга оптимизируют распределение токенов, балансируя количество кадров и плотность токенов. Однако эффективное охватывание всего видео остается сложной задачей при увеличении количества кадров.
Практические решения и ценность:
Алгоритм AnyRes представляет гибкую структуру для обработки изображений и видео, обеспечивая оптимальную производительность и соблюдение ограничений по длине токена.
Для обработки более длинных видео LLaVA-NeXT применяет техники обобщения по длине, вдохновленные последними достижениями в обработке длинных последовательностей в LLM. Модель может обрабатывать более длинные последовательности путем масштабирования максимальной емкости по длине токена, что улучшает ее применимость для анализа расширенного видеоконтента. Применение DPO позволяет использовать обратную связь, полученную от LLM, для обучения LLaVA-NeXT-Video, что приводит к существенному улучшению производительности. Этот подход предлагает экономически эффективную альтернативу получению данных о предпочтениях человека и обещает перспективы для улучшения методологий обучения в мультимодальных контекстах.
Практические решения и ценность:
LLaVA-NeXT применяет инновационные техники для обработки длинных видео, обеспечивая значительное улучшение производительности и предлагая экономически эффективные методы обучения.
Для эффективного представления видео в рамках ограничений LLM исследователи нашли оптимальную конфигурацию: выделение 12×12 токенов на кадр, выбор 16 кадров на видео и использование техник «линейного масштабирования» для дальнейшего улучшения возможностей дообучения, что позволяет обрабатывать более длинные последовательности токенов вывода. Дообучение LLaVA-NeXT-Video включает смешанный подход к обучению с использованием видео- и изображений. Смешивание типов данных в пакетах обеспечивает лучшую производительность, подчеркивая значимость включения изображений и видео во время обучения для улучшения квалификации модели в задачах, связанных с видео.
Практические решения и ценность:
Дообучение LLaVA-NeXT-Video с использованием смешанного подхода обучения с видео- и изображениями обеспечивает лучшую производительность, что подчеркивает важность включения различных типов данных в обучающий процесс.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LLaVA-NeXT: Продвижение в понимании мультимодальности и понимании видео.
Практические решения и ценность:
Использование инновационных мультимодальных моделей, таких как LLaVA-NeXT, может способствовать развитию компании и укреплению ее позиций на рынке благодаря передовым возможностям искусственного интеллекта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
