ИнтернВидео 2.5: Оптимизация сжатия токенов и предпочтений задач для видеомоделей машинного обучения

Модели с мультимодальными большими языками (MLLMs)

Модели MLLMs предлагают новый подход к искусственному общему интеллекту, объединяя различные сигналы восприятия. Однако они сталкиваются с серьезными проблемами в задачах, связанных с визуальным восприятием, значительно уступая человеку в таких областях, как распознавание объектов и локализация. Эти ограничения препятствуют полному пониманию визуального контента.

Проблемы в визуальном понимании

Научные исследования MLLMs ищут способы решить эти проблемы. Существующие методы комбинируют языковые модели и визуальные кодировщики, позволяя выполнять сложные задания, такие как описание изображений. Но текущие подходы не справляются с тонкими визуальными задачами, такими как точная сегментация.

Новое решение: InternVideo2.5

Исследователи из Китая разработали новую версию модели InternVideo2.5, которая улучшает понимание видео с помощью моделирования длинного и богатого контекста. Этот метод помогает лучше воспринимать детали видео и сложные временные структуры.

Ключевые характеристики

Интеграция плотных аннотаций визуальных задач для MLLMs.
Компрессия токенов для эффективного представления спатиально-временной информации.
Использование динамической выборки видео для обработки от 64 до 512 кадров.

Результаты и улучшения

InternVideo2.5 показывает выдающиеся результаты в задачах понимания видео, значительно превышая показатели базовой модели. Это подтверждается увеличением точности более чем на 3 пункта по различным тестам.

Практическое применение ИИ в бизнесе

Если ваша компания хочет использовать ИИ для развития, рассмотрите возможность применения решений на основе InternVideo2.5. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, и определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые следует улучшить.