«`html
Развитие видео-моделей с Apollo от Meta AI
Модели мультимодальной обработки (LMMs) значительно продвинулись в задачах обработки текста и изображений, однако видео-модели остаются недостаточно развитыми. Видео сложны, так как они объединяют пространственные и временные аспекты, что требует больших вычислительных ресурсов. Существующие методы часто используют подходы, разработанные для изображений, что плохо отражает движение и временные паттерны.
Что такое Apollo?
Apollo — это новая семья видео-ориентированных LMMs, разработанная Meta AI и Стэнфордом, которая решает проблемы понимания видео. Модели Apollo могут обрабатывать видео до одного часа и показывают высокую эффективность в ключевых задачах, связанных с видео и языком.
Ключевые инновации Apollo:
- Согласованность масштабирования: Принятые решения для малых моделей эффективно переносятся на большие, что снижает необходимость в масштабных экспериментах.
- Сэмплирование кадров в секунду: Более эффективный метод выборки видео, который обеспечивает лучшую временную согласованность.
- Двойные визуальные кодеры: Сочетание SigLIP для пространственного понимания и InternVideo2 для временного анализа.
- ApolloBench: Набор тестов, который уменьшает избыточность в оценке и предоставляет детальные данные о производительности моделей.
Технические преимущества:
- Сэмплирование кадров в секунду: Позволяет лучше понимать движение и последовательность событий в видео.
- Согласованность масштабирования: Дизайнерские решения, принятые для моделей среднего размера, хорошо работают и для больших моделей.
- Двойные визуальные кодеры: Улучшают точность представления видео.
- Ресемплирование токенов: Эффективно уменьшает количество токенов, позволяя обрабатывать длинные видео без больших вычислительных затрат.
- Оптимизированное обучение: Модели обучаются поэтапно, что обеспечивает стабильное и эффективное обучение.
- Многоходовые разговоры: Поддержка интерактивных бесед на основе видео-контента.
Результаты производительности:
Модели Apollo показывают отличные результаты на различных тестах, часто превосходя более крупные модели:
- Apollo-1.5B: Превосходит модели Phi-3.5-Vision и LongVA-7B.
- Apollo-3B: Конкурирует и превосходит многие модели 7B.
- Apollo-7B: Сравнимы и превосходят модели с параметрами более 30B.
Заключение:
Apollo представляет собой значительный шаг вперед в разработке видео-LMMs. Он предлагает практичные решения для понимания видео-контента и показывает важность хорошо продуманных дизайнерских и учебных стратегий.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте решения Apollo. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и подберите подходящее решение.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
