Прогресс в мультимодальном понимании и видеоанализе

 LLaVA-NeXT: Advancements in Multimodal Understanding and Video Comprehension

“`html

LLaVA-NeXT: Продвижения в мультимодальном понимании и понимании видео

В поисках искусственного общего интеллекта LLMs и LMMs выступают в качестве замечательных инструментов, способных выполнять разнообразные задачи, подобные человеческим. Однако существует фрагментация в оценке их возможностей, так как наборы данных разбросаны по платформам, таким как Google Drive и Dropbox. lm-evaluation-harness устанавливает прецедент для оценки LLM, но оценка мультимодельных моделей лишена единой структуры. Этот разрыв подчеркивает раннюю стадию оценки мультимодельных моделей и требует согласованного подхода к оценке их производительности на различных наборах данных.

Практические решения и ценность:

LLaVA-NeXT – открытая LMM-модель, обученная исключительно на текстово-графических данных, разработанная исследователями из Университета Наньянг Технологий, Университета Висконсин-Мэдисон и Bytedance. Инновационная техника AnyRes улучшает рассуждения, оптическое распознавание символов (OCR) и мировые знания, демонстрируя исключительную производительность в различных задачах мультимодального анализа изображений. Превосходя Gemini-Pro на таких показателях, как MMMU и MathVista, LLaVA-NeXT является значительным прорывом в возможностях мультимодального понимания.

LLaVA-NeXT неожиданно проявляет себя в области понимания видео, обладая робкой производительностью и ключевыми улучшениями. Используя AnyRes, он достигает представления видео без предварительного обучения, обладая уникальной способностью к переносу модальности для LMMs. Эффективная обработка длинных видео обеспечивается способностью модели к обобщению длины, превосходя ограничения по количеству токенов через линейные методы масштабирования. Кроме того, надзорная донастройка (SFT) и оптимизация прямых предпочтений (DPO) улучшают способности понимания видео. Эффективное развертывание через SGLang обеспечивает 5-кратное ускорение вывода, облегчая масштабируемые приложения, такие как переосвидетельствование миллионов видео. Достижения LLaVA-NeXT подчеркивают его современную производительность и универсальность в различных мультимодальных задачах, конкурируя с закрытыми моделями, такими как Gemini-Pro, на ключевых показателях.

Алгоритм AnyRes в LLaVA-NeXT – гибкая структура, которая эффективно обрабатывает изображения высокого разрешения. Он разбивает изображения на подизображения с использованием различных конфигураций сетки для достижения оптимальной производительности, соблюдая ограничения по количеству токенов базовой архитектуры LLM. С помощью корректировок он также может использоваться для обработки видео, но распределение токенов на каждый кадр должно быть тщательно продумано, чтобы избежать превышения лимитов токенов. Пространственные методы пулинга оптимизируют распределение токенов, балансируя количество кадров и плотность токенов. Однако эффективное охватывание всего видеоконтента остается сложной задачей при увеличении количества кадров.

Для обработки более длинных видеопоследовательностей LLaVA-NeXT реализует техники обобщения длины, вдохновленные последними достижениями в обработке длинных последовательностей в LLMs. Модель может обрабатывать более длинные последовательности путем масштабирования максимальной емкости токенов, улучшая свою применимость для анализа расширенного видеоконтента, и использование DPO позволяет использовать обратную связь, сгенерированную LLM, для обучения LLaVA-NeXT-Video, что приводит к существенному улучшению производительности. Этот подход предлагает экономически эффективную альтернативу получению данных о предпочтениях человека и показывает многообещающие перспективы для улучшения методологий обучения в мультимодальных контекстах.

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 методов “линейного масштабирования” для дальнейшего улучшения возможностей донастройки, позволяющих обрабатывать более длинные последовательности токенов. Донастройка LLaVA-NeXT-Video включает смешанный подход к обучению с использованием видео- и изображений. Смешивание типов данных внутри пакетов дает лучшую производительность, подчеркивая значимость включения изображений и видео во время обучения для улучшения профессионализма модели в задачах, связанных с видео.

Применение ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LLaVA-NeXT: Продвижения в мультимодальном понимании и понимании видео.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram.

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…