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Meta 推出 Apollo 開源模型,讓 AI “看懂”視頻

2024-12-18 18:05:07   |   棠糖   |   1357

12月18日,Meta 攜手斯坦福大學,推出全新 AI 模型系列 Apollo,顯著提升機器對視頻的理解能力。其中包括,視頻包含復雜的動態信息,人工智能更難處理這些信息,不僅需要更多的計算能力,而且如何設計最佳 AI 視頻解讀系統,也存在諸多困難。

在視頻處理方面,研究人員發現,保持每秒恒定的幀采樣率能獲得最佳結果。因此 Apollo 模型使用兩個不同的組件,一個處理單獨的視頻幀,而另一個跟蹤對象和場景如何隨時間變化。此外,在處理后的視頻片段之間添加時間戳,有助于模型理解視覺信息與文本描述之間的關系,保持時間感知。

在模型訓練方面,團隊研究表明訓練方法比模型大小更重要。Apollo 模型采用分階段訓練,按順序激活模型的不同部分,比一次性訓練所有部分效果更好。此外 Meta 公司還不斷優化數據組合,發現 10~14% 的文本數據,其余部分略微偏向視頻內容,可以更好地平衡語言理解和視頻處理能力。

Apollo 模型在不同規模上均表現出色,較小的 Apollo-3B 超越了 Qwen2-VL 等同等規模的模型,而 Apollo-7B 超過更大參數的同類模型,Meta 已開源 Apollo 的代碼和模型權重,并在 Hugging Face 平臺提供公開演示。

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Meta 推出 Apollo 開源模型,讓 AI “看懂”視頻

2024-12-18 18:05:07 瀏覽量: 1357 作者: 棠糖

12月18日,Meta 攜手斯坦福大學,推出全新 AI 模型系列 Apollo,顯著提升機器對視頻的理解能力。其中包括,視頻包含復雜的動態信息,人工智能更難處理這些信息,不僅需要更多的計算能力,而且如何設計最佳 AI 視頻解讀系統,也存在諸多困難。

在視頻處理方面,研究人員發現,保持每秒恒定的幀采樣率能獲得最佳結果。因此 Apollo 模型使用兩個不同的組件,一個處理單獨的視頻幀,而另一個跟蹤對象和場景如何隨時間變化。此外,在處理后的視頻片段之間添加時間戳,有助于模型理解視覺信息與文本描述之間的關系,保持時間感知。

在模型訓練方面,團隊研究表明訓練方法比模型大小更重要。Apollo 模型采用分階段訓練,按順序激活模型的不同部分,比一次性訓練所有部分效果更好。此外 Meta 公司還不斷優化數據組合,發現 10~14% 的文本數據,其余部分略微偏向視頻內容,可以更好地平衡語言理解和視頻處理能力。

Apollo 模型在不同規模上均表現出色,較小的 Apollo-3B 超越了 Qwen2-VL 等同等規模的模型,而 Apollo-7B 超過更大參數的同類模型,Meta 已開源 Apollo 的代碼和模型權重,并在 Hugging Face 平臺提供公開演示。

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