這一超級(jí)富豪“逆襲”，身價(jià)大增4330億
來源：侃見財(cái)經(jīng)互聯(lián)網(wǎng)的突圍沒有“終點(diǎn)”。在快節(jié)奏的商業(yè)環(huán)境下，不斷的試錯(cuò)成了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的標(biāo)配，一年一個(gè)風(fēng)口，一個(gè)風(fēng)口造就一個(gè)熱點(diǎn)，但是回頭來看，最終受益的還是身處
啥？AI 都能自己看電影大片了？
賈佳亞團(tuán)隊(duì)最新研究成果，讓大模型直接學(xué)會(huì)了處理超長(zhǎng)視頻。
丟給它一部科幻大片《星際穿越》（片長(zhǎng) 2 小時(shí) 49 分鐘）：
它“看”完之后，不僅能結(jié)合電影情節(jié)和人物輕松對(duì)電影進(jìn)行點(diǎn)評(píng)：
還能很精準(zhǔn)地回答出劇中所涉的細(xì)節(jié)：
例如：蟲洞的作用和創(chuàng)造者是誰？
答：未來的智慧生物放置在土星附近，用于幫助人類進(jìn)行遠(yuǎn)距離星際穿越。
男主庫珀是如何將黑洞中的信息傳遞給女兒墨菲？
答：通過手表以摩斯密碼的方式傳遞數(shù)據(jù)。
啊這，感覺電影博主的飯碗也要被 AI 搶走了。
這就是最新多模態(tài)大模型 LLaMA-VID，它支持單圖、短視頻和長(zhǎng)視頻三種輸入。
對(duì)比來看，包括 GPT-4V 等在內(nèi)的同類模型基本只能處理圖像。
而背后原理更有看頭。
據(jù)介紹，LLaMA-VID 只通過一個(gè)非常簡(jiǎn)單的辦法就達(dá)成了如上能力，那就是：
把表示每一幀圖像的 token 數(shù)量，壓縮到僅有 2 個(gè)。
具體效果如何以及如何實(shí)現(xiàn)？一起來看。
人物理解分析、電影細(xì)節(jié)都 OK對(duì)于電影來說，除了精準(zhǔn)回答所涉細(xì)節(jié)，LLaMA-VID 也能對(duì)角色進(jìn)行十分準(zhǔn)確的理解和分析。
還是《星際穿越》，我們讓它看完后分析米勒星球上相對(duì)地球時(shí)間的快慢及原因。
結(jié)果完全正確：
LLaMA-VID 表示是因?yàn)槊桌招乔蛟诤诙锤浇瑢?dǎo)致 1 小時(shí)相當(dāng)于地球 7 年。
再丟給它時(shí)長(zhǎng)近倆小時(shí)的《阿甘正傳》。
對(duì)于“珍妮對(duì)于阿甘有何意義？”這一問題，LLaMA-VID 的回答是：
孩童時(shí)期的朋友，后來成為阿甘的妻子，是阿甘生活和心靈的慰藉。
對(duì)于阿甘在戰(zhàn)爭(zhēng)及退伍后的事件也能進(jìn)行分析，且回答也很到位：
丹中尉責(zé)怪阿甘救了自己，因?yàn)檫@讓他無法戰(zhàn)死沙場(chǎng)。
除了看電影，成為一個(gè)無所不知的的“電影搭子”，它也能很好地理解宣傳片的意圖，回答一些開放問題。
比如給它一段最近很火的 GTA6 預(yù)告片。
問它“這個(gè)游戲哪里最吸引你？”，它“看”完后給出的想法是：
一是游戲場(chǎng)景和設(shè)置非常多（從賽車、特技駕駛到射擊等），二是視覺效果比較驚艷。
哦對(duì)了，LLaMA-VID 還能根據(jù)游戲中的場(chǎng)景和特征，推測(cè)出預(yù)告片是 Rockstar 游戲公司的推廣：
以及認(rèn)出游戲的背景城市為邁阿密（根據(jù)夜生活、海灘等信息，以及在作者提示游戲設(shè)置在佛羅里達(dá)之后）。
最后，在宣傳片、時(shí)長(zhǎng)高達(dá) 2-3 小時(shí)的電影這些視頻材料之外，我們也來看看 LLaMA-VID 對(duì)最基礎(chǔ)的圖片信息的理解能力。
吶，準(zhǔn)確識(shí)別出這是一塊布料，上面有個(gè)洞：
讓它扮演“福爾摩斯”也不在話下。面對(duì)這樣一張房間內(nèi)景照片：
它可以從門上掛了很多外套分析出房間主人可能生活繁忙 / 經(jīng)常外出。
看得出來，LLaMA-VID 對(duì)視頻的準(zhǔn)確解讀正是建立在這樣的圖片水準(zhǔn)之上的，但最關(guān)鍵的點(diǎn)還是它如何完成如此長(zhǎng)時(shí)間的視頻處理。
幾行代碼實(shí)現(xiàn)單幀 2 token 表示LLaMA-VID 的關(guān)鍵創(chuàng)新是將每幀畫面的 token 數(shù)量壓縮到很低，從而實(shí)現(xiàn)可處理超長(zhǎng)視頻。
很多傳統(tǒng)多模態(tài)大模型對(duì)于單張圖片編碼的 token 數(shù)量過多，導(dǎo)致了視頻時(shí)間加長(zhǎng)后，所需 token 數(shù)量暴增，模型難以承受。
為此研究團(tuán)隊(duì)重新設(shè)計(jì)了圖像的編碼方式，采用上下文編碼（Context Token）和圖像內(nèi)容編碼（Content Token）來對(duì)視頻中的單幀進(jìn)行編碼。
從而實(shí)現(xiàn)了將每一幀用 2 個(gè) token 表示。
具體來看 LLaMA-VID 的框架。
只包含 3 個(gè)部分：
采用編解碼器產(chǎn)生視覺嵌入和文本引導(dǎo)特征。
根據(jù)特定 token 生成策略轉(zhuǎn)換上下文 token 和圖像內(nèi)容 token。
指令調(diào)優(yōu)進(jìn)一步優(yōu)化。
根據(jù)指令，LLaMA-VID 選取單個(gè)圖像或視頻幀作為輸入，然后從大語言模型上生成回答。
這個(gè)過程從一個(gè)可視編碼器開始，該編碼器將輸入幀轉(zhuǎn)換為可視幀嵌入。
然后文本解碼器根據(jù)用戶輸入和圖像編碼器提取的特征，來生成與輸入指令相關(guān)的跨模態(tài)索引（Text Query）。
然后利用注意力機(jī)制（Context Attention），將視覺嵌入中和文本相關(guān)的視覺線索聚合起來，也就是特征采樣和組合，從而生成高質(zhì)量的指令相關(guān)特征。
為了提高效率，模型將可視化嵌入樣本壓縮到不同 token 大小，甚至是一個(gè) token。
其中，上下文 token 根據(jù)用戶輸入的問題生成，盡可能保留和用戶問題相關(guān)的視覺特征。
圖像內(nèi)容 token 則直接根據(jù)用戶指令對(duì)圖像特征進(jìn)行池化采樣，更關(guān)注圖像本身的內(nèi)容信息，對(duì)上下文 token 未關(guān)注到的部分進(jìn)行補(bǔ)充。
文本引導(dǎo)上下文 token 和圖像 token 來一起表示每一幀。
最后，大語言模型將用戶指令和所有視覺 token 作為輸入，生成回答。
而且這種 token 的生成方法很簡(jiǎn)單，僅需幾行代碼。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果方面，LLaMA-VID 在多個(gè)視頻問答和推理榜單上實(shí)現(xiàn) SOTA。
僅需加入 1 個(gè)上下文 token 拓展，LLaMA-VID 在多個(gè)圖片問答指標(biāo)上也能獲得顯著提升。
在 16 個(gè)視頻、圖片理解及推理數(shù)據(jù)集上，LLaMA-VID 實(shí)現(xiàn)了很好效果。
在 GitHub 上，團(tuán)隊(duì)提供了不同階段的所有微調(diào)模型，以及第一階段的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。
具體訓(xùn)練包括 3 個(gè)過程：特征對(duì)齊、指令微調(diào)、長(zhǎng)視頻微調(diào)（相應(yīng)步驟可參考 GitHub）。
此外，LLaMA-VID 還收集了 400 部電影并生成 9K 條長(zhǎng)視頻問答語料，包含電影影評(píng)、人物成長(zhǎng)及情節(jié)推理等。
結(jié)合之前賈佳亞團(tuán)隊(duì)所發(fā)布的長(zhǎng)文本數(shù)據(jù)集 LongAlpaca-12k（9k 條長(zhǎng)文本問答語料對(duì)、3k 短文本問答語料對(duì)）, 可輕松將現(xiàn)有多模態(tài)模型拓展來支持長(zhǎng)視頻輸入。
值得一提的是，今年 8 月開始賈佳亞團(tuán)隊(duì)就發(fā)布了主攻推理分割的 LISA 多模態(tài)大模型。
10 月還發(fā)布了長(zhǎng)文本開源大語言模型 LongAlpaca（70 億參數(shù)）和超長(zhǎng)文本擴(kuò)展方法 LongLoRA。
LongLoRA 只需兩行代碼便可將 7B 模型的文本長(zhǎng)度拓展到 100k tokens，70B 模型的文本長(zhǎng)度拓展到 32k tokens。
最后，團(tuán)隊(duì)也提供了 demo 地址，可自己上傳視頻和 LLaMA-VID 對(duì)話（部署在單塊 3090，需要的小伙伴可以參考 code 用更大的顯存部署，直接和整個(gè)電影對(duì)話）。
看來，以后看不懂諾蘭電影，可以請(qǐng)教 AI 試試
~
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2311.17043
GitHub 地址：
https://github.com/dvlab-research/LLaMA-VID
demo 地址：
http://103.170.5.190:7864/
本文來自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：豐色 明敏
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