Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Понимание видео в больших мультимодальных моделях: Исследование Apollo

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.

Проблемы и вызовы

Основные проблемы, с которыми сталкиваются исследователи в области видео-LMM, включают:

  • Высокие вычислительные затраты: Обучение и оценка видео-LMM требуют значительных вычислительных ресурсов, что ограничивает возможности экспериментов и разработки.
  • Недостаток открытых данных: Ограниченное количество открытых исследований и наборов данных затрудняет прогресс в этой области.
  • Неопределенность в проектировании: Многие проектные решения принимаются без должного анализа их воздействия на производительность модели.

Обзор Apollo

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.

Концепция "Scaling Consistency"

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 аспектов видео-LMM

Исследование Apollo охватывает множество аспектов видео-LMM, включая:

  • Выбор кадров: В ходе экспериментов было установлено, что выбор кадров с фиксированной частотой (fps) во время обучения значительно превосходит стандартное равномерное выборочное извлечение кадров.
  • Архитектуры: Были исследованы различные архитектуры и их влияние на представление видео. В частности, было показано, что комбинация разных энкодеров может улучшить восприятие временных аспектов видео.
  • Состав данных: Исследование показало, что наличие текстовых данных в обучающем наборе критически важно для достижения высоких результатов в понимании видео.

Введение Apollo

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.

Оценка существующих бенчмарков

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.

Введение ApolloBench

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.

Заключение

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.