vídeoLLaMA: Um modelo de linguagem audiovisual para compreensão de vídeo
Em Breve
vídeoLLaMA é uma tecnologia de ponta que combina dois modelos poderosos, BLIP-2 e MiniGPT-4, para processar e compreender vídeos.
vídeoLLaMA aproximando-nos de uma compreensão mais profunda dos vídeos através de um sofisticado processamento de linguagem. A sigla Vídeo-LLaMA significa Modelo de linguagem audiovisual sintonizado com instrução de vídeo e é baseado no BLIP-2 e MiniGPT-4 modelos, dois modelos fortes.
vídeoLLaMA consiste em dois componentes principais: o Ramo Visão-Linguagem (VL) e o Ramo Áudio-Linguagem (AL). Esses componentes trabalham juntos de forma harmoniosa para processar e compreender vídeos, analisando elementos visuais e de áudio.
A ramificação VL utiliza o codificador visual ViT-G/14 e o BLIP-2 Q-Former, um tipo especial de transformador. Para calcular representações de vídeo, um Q-Former de vídeo de duas camadas e uma camada de incorporação de quadro são empregados. O VL Branch é treinado no conjunto de dados de legenda de vídeo Webvid-2M, com foco na tarefa de gerar descrições textuais para vídeos. Além disso, os pares imagem-texto do conjunto de dados LLaVA são incluídos durante o pré-treinamento para aprimorar a compreensão do modelo de conceitos visuais estáticos.
Para refinar ainda mais o Ramo VL, um processo chamado ajuste fino é conduzido usando dados de ajuste de instrução do MiniGPT-4, LLaVA e VideoChat. Esta fase de ajuste fino ajuda o Video-LLaMA adaptar e especializar seus recursos de compreensão de vídeo com base em instruções e contextos específicos.
Passando para o AL Branch, ele aproveita o poderoso codificador de áudio conhecido como ImageBind-Huge. Esta ramificação incorpora um Q-Former de áudio de duas camadas e uma camada de incorporação de segmento de áudio para calcular representações de áudio. Como o codificador de áudio (ImageBind) já está alinhado em várias modalidades, o AL Branch se concentra apenas nos dados de instrução de vídeo e imagem para estabelecer uma conexão entre a saída do ImageBind e o decodificador de linguagem.
Durante o treinamento intermodal de Video-LLaMA, é importante observar que apenas o Q-Former de vídeo/áudio, camadas de incorporação posicional e camadas lineares são treináveis. Essa abordagem de treinamento seletivo garante que o modelo aprenda a integrar efetivamente informações visuais, sonoras e textuais, mantendo a arquitetura desejada e o alinhamento entre as modalidades.
Ao empregar técnicas de processamento de linguagem de última geração, este modelo abre portas para análises mais precisas e abrangentes de vídeos, permitindo aplicações como legendagem de vídeos, resumo e até mesmo sistemas de resposta a perguntas baseados em vídeo. Podemos esperar testemunhar avanços notáveis em áreas como recomendação de vídeo, vigilância e moderação de conteúdo. Vídeo-LLaMA abre caminho para possibilidades emocionantes de aproveitar o poder dos modelos de linguagem audiovisual para uma experiência mais inteligente e intuitiva compreensão de vídeos em nosso mundo digital.
Leia mais sobre IA:
Aviso Legal
Em linha com a Diretrizes do Projeto Trust, observe que as informações fornecidas nesta página não se destinam e não devem ser interpretadas como aconselhamento jurídico, tributário, de investimento, financeiro ou qualquer outra forma. É importante investir apenas o que você pode perder e procurar aconselhamento financeiro independente se tiver alguma dúvida. Para mais informações, sugerimos consultar os termos e condições, bem como as páginas de ajuda e suporte fornecidas pelo emissor ou anunciante. MetaversePost está comprometida com relatórios precisos e imparciais, mas as condições de mercado estão sujeitas a alterações sem aviso prévio.
Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
Mais artigos
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
