Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день
В последние годы наблюдается стремительное развитие больших мультимодальных моделей (LMM), которые демонстрируют впечатляющие результаты в задачах обработки текста и изображений. Однако, несмотря на это, интеграция возможностей восприятия видео в LMM остается недостаточно изученной. В данной статье мы рассмотрим ключевые концепции, представленные в исследовании Apollo, которое фокусируется на понимании видео в контексте LMM.
Видео представляют собой богатый источник динамической информации, который захватывает временные и пространственные особенности, недоступные статическим изображениям. Тем не менее, видео-LMM все еще находятся на стадии активного исследования, сталкиваясь с уникальными вызовами, такими как высокая вычислительная сложность и более сложное пространство проектирования по сравнению с их изображенческими аналогами. В этом контексте исследование Apollo предпринимает шаги для понимания механизмов, которые способствуют эффективному восприятию видео в LMM.
Основные проблемы, с которыми сталкиваются исследователи в области видео-LMM, включают:
Apollo представляет собой обширное исследование, которое стремится выявить факторы, способствующие пониманию видео в LMM. В ходе исследования были изучены различные аспекты проектирования видео-LMM, включая выбор архитектуры, стратегии обучения и состав данных.
Одним из ключевых открытий исследования является концепция "Scaling Consistency". Это явление подразумевает, что проектные решения, принятые для меньших моделей и наборов данных, могут эффективно переноситься на более крупные модели. Это позволяет исследователям принимать обоснованные проектные решения, не прибегая к дорогостоящим экспериментам с большими моделями.
Исследование Apollo охватывает множество аспектов видео-LMM, включая:
На основе полученных результатов исследование Apollo представляет новую семью LMM, которые показывают выдающиеся результаты в задачах понимания видео. Модели Apollo способны эффективно воспринимать видео продолжительностью до одного часа, показывая результаты, превосходящие многие существующие модели.
Исследование также включает анализ существующих видео-бенчмарков, таких как Video-MME и MLVU. Анализ показал, что многие из этих бенчмарков имеют высокую степень корреляции между собой, что указывает на их избыточность и необходимость в более эффективных методах оценки.
В ответ на выявленные недостатки существующих бенчмарков была разработана новая оценочная платформа под названием ApolloBench. Она значительно сокращает время оценки, улучшая качество анализа и обеспечивая более глубокое понимание временных аспектов и задач восприятия.
Исследование Apollo представляет собой важный шаг вперед в области понимания видео в больших мультимодальных моделях. Оно подчеркивает важность тщательного проектирования и выбора архитектуры, а также правильного выбора данных для обучения. Концепция "Scaling Consistency" открывает новые горизонты для исследователей, позволяя им использовать меньшие модели для принятия обоснованных проектных решений. В конечном итоге, работа Apollo предоставит ценную информацию и ресурсы для дальнейших исследований, способствуя развитию эффективных и мощных видео-LMM.