Исследователи ByteDance представили Tarsier2: крупную модель для понимания видео с 7 миллиардами параметров.

Понимание видео и его вызовы для ИИ

Понимание видео представляет собой сложную задачу для исследователей ИИ. В отличие от статических изображений, видео требуют временной и пространственной логики, что затрудняет создание осмысленных описаний и ответов на специфические вопросы. Проблемы, такие как «галлюцинации», когда модели выдумывают детали, еще больше снижают надежность существующих систем.

Решение Tarsier2 от ByteDance

Исследователи компании ByteDance разработали Tarsier2 — большую модель, сочетающую зрение и язык, с 7 миллиардами параметров. Эта модель эффективно справляется с задачами понимания видео, превосходя предыдущие модели, такие как GPT-4o и Gemini-1.5-Pro. Tarsier2 не только генерирует детализированные описания видео, но и показывает отличные результаты в вопросах, привязке и эмбодированной интеллигенции.

Технические инновации и их преимущества

Tarsier2 использует несколько технических усовершенствований:

Предварительное обучение: Модель обучается на 40 миллионах пар видео и текста, что позволяет ей хорошо понимать как низкоуровневые действия, так и высокоуровневые сюжетные детали.
Супервизорная дообучение: Точное временное выравнивание помогает модели правильно связывать события с соответствующими кадрами, снижая количество галлюцинаций.
Оптимизация предпочтений: Этот этап использует автоматически сгенерированные данные для улучшения принятия решений моделью.

Результаты и достижения

Tarsier2 демонстрирует впечатляющие результаты на различных тестах. Он превосходит GPT-4o на 8.6% и Gemini-1.5-Pro на 24.9% по оценкам людей. На тесте DREAM-1K модель стала первой, которая превысила 40% по общей оценке, что подчеркивает ее способность выявлять и описывать динамические действия.

Вывод

Tarsier2 представляет собой значительный шаг вперед в понимании видео, решая ключевые проблемы, такие как временное выравнивание и снижение галлюцинаций. Модель не только превосходит ведущие альтернативы, но и предлагает масштабируемую основу для будущих разработок. В условиях растущей популярности видео-контента, такие модели, как Tarsier2, имеют огромный потенциал для применения в различных сферах, от создания контента до интеллектуального наблюдения.

Как использовать ИИ для развития вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, начните с анализа, как ИИ может изменить вашу работу:

Определите, где возможно применение автоматизации и как ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с небольших проектов, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.