Den senaste utvecklingen inom stora multimodala språkmodeller har öppnat nya dörrar för att förstå och analysera video, ett område som tidigare varit utmanande för artificiell intelligens. En sådan banbrytande modell är InternVideo2, som introducerar en innovativ tre-stegs träningsmetod för att skapa mer effektiva och kraftfulla video-fundamentala modeller. Genom att kombinera framsteg inom video-representationer och multimodal inlärning skapar InternVideo2 en djupare förståelse för både visuell och språklig information i videoinnehåll.

InternVideo2:s träningsprocess består av tre distinkta faser. Första fasen handlar om att etablera grundläggande spatiotemporala strukturer genom oförvrängd videorekonstruering. Under denna fas tränas videoencoderingsmodellen för att rekonstruera "unmasked" videotoken, vilket ger modellen en solid förståelse för hur rörelse och tid är kopplade i videor. Detta görs med hjälp av förtränade vision-encodrar som InternViT och VideoMAE-g, vilket gör att modellen snabbt kan ta till sig nödvändig information.

Nästa fas, som omfattar multimodal kontrastiv inlärning, integrerar ljud- och textencodrar. Detta steg gör det möjligt för modellen att hantera video- och ljudbaserade uppgifter genom att berika videorepresentationerna med semantisk information från ljud och text. Här sker en viktig utveckling i modellens förmåga att tolka och länka samman olika modaliteter, vilket är centralt för att förstå komplexa situationer och kontexter i videoinnehåll.

Den sista fasen, som handlar om nästa-token förutsägelse, är där InternVideo2 verkligen visar sin styrka. Genom att integrera modellen med en stor språkmodell (LLM) kan den hantera öppna frågeställningar och utveckla resonemang över komplexa videoinnehåll. Detta gör det möjligt för modellen att svara på frågor om video, skapa beskrivningar och genomföra mer avancerad tidsmässig resonemang och förståelse.

Träningen för InternVideo2 bygger på ett stort multimodalt dataset, som omfattar över 402 miljoner datainlägg, inklusive videor, video-text par, och video-ljud-text kombinationer. Detta dataset är avgörande för att modellen ska kunna fånga en så bred och detaljerad förståelse som möjligt. En särskilt intressant del av datasetet, InternVid2, består av semantiskt segmenterade videoklipp som genererar mer exakta och detaljerade beskrivningar.

InternVideo2:s prestanda har visat sig vara exceptionell på en mängd olika uppgifter inom video-förståelse, från grundläggande spatiotemporala uppfattningar till avancerade resonemangsuppgifter. Modellen har slagit tidigare rekord på flera benchmarks och bevisat sin förmåga att hantera uppgifter som actionigenkänning, video-text förståelse och video-centrerad dialog.

När vi talar om video-fundamentala modeller och deras utveckling, är det viktigt att förstå att det inte bara handlar om att analysera enskilda element som video eller ljud, utan om att kombinera och länka dessa modaliteter på ett sätt som gör det möjligt att förstå den övergripande betydelsen av videoinnehållet. De metoder som används i InternVideo2 bygger på flera tidigare forskningsframsteg inom kontrastiv inlärning, masked video-modellering och nästa-token förutsägelse. Vad som gör InternVideo2 unikt är dess tre-stegs träningsstrategi, där varje fas bidrar till att skapa en modell som inte bara kan förstå videoinnehåll utan även resonera om det på en mer abstrakt nivå.

Det är också värt att nämna att InternVideo2:s användbarhet inte är begränsad till specifika uppgifter. Tack vare sin multimodala kapacitet och stora träningsdata kan modellen användas för en mängd olika video-relaterade uppgifter, från att känna igen handlingar i videor till att förstå och generera textbeskrivningar av videoscener.

Det är viktigt att förstå att den utveckling som presenteras i InternVideo2 också är en del av en större trend inom artificiell intelligens, där integrationen av olika datatyper och modaliteter är en central fråga. Målet är att skapa mer allsidiga och flexibla modeller som inte bara kan bearbeta en enskild typ av data, utan kan hantera flera typer av input på ett sätt som återspeglar hur människor själva tolkar och förstår information.

I takt med att vi går mot mer sofistikerade multimodala system blir det allt viktigare att tänka på de praktiska tillämpningarna av dessa teknologier. Med InternVideo2 och liknande modeller öppnas möjligheter inom en rad olika områden, såsom videobeskrivning, säkerhet, medicinsk bildbehandling och mycket mer. Det är dock också avgörande att komma ihåg att dessa modeller fortfarande har sina begränsningar, och det krävs ytterligare forskning och utveckling för att verkligen maximera deras potential i alla typer av verkliga tillämpningar.

Hur multimodala stora språkmodeller förändrar videoförståelse

Multimodala stora språkmodeller (LLM) har fått enorm uppmärksamhet de senaste åren, särskilt när det gäller video- och ljudförståelse. De senaste teknologierna som integrerar visuell, auditiv och textuell information gör det möjligt för maskiner att förstå komplexa interaktioner mellan olika modaliteter på en nivå som var otänkbar för bara några år sedan. Genom att kombinera dessa olika datatyper i en enda modell har forskare lyckats skapa modeller som inte bara känner igen bilder och ljud, utan också förstår deras relation i kontexten av hela sekvenser eller berättelser.

Flera nya metoder för förträning av multimodala modeller har uppstått, såsom Valor och Vast, som använder data från både video, ljud och text för att skapa en mer holistisk förståelse. Dessa modeller bygger på transformer-arkitekturer och är designade för att hantera flera datatyper samtidigt, vilket ger dem en förmåga att utföra uppgifter som att generera bildbeskrivningar eller svara på frågor om videos innehåll. En annan betydande framgång är användningen av audio-pretrainingstekniker, som BEATs, där ljudets akustiska strukturer bryts ned i tokens för att göra det mer begripligt för maskiner.

Förmågan att hantera flera modaliteter är särskilt viktig för videoförståelse. I stället för att se video som en sekvens av enskilda bilder, gör dessa avancerade modeller det möjligt att förstå tid och rum som en sammanhängande helhet. Videollama, till exempel, tar en sådan analys ett steg längre genom att kombinera rumsliga och tidsmässiga modelleringsförmågor för att bättre förstå både rörelse och ljud inom samma video. Detta gör det möjligt att hantera mer komplexa uppgifter, som att korrekt identifiera och beskriva aktiviteter i video, en uppgift som är svårt för traditionella enskilda modeller att utföra.

För att kunna förstå dessa system är det viktigt att överväga hur varje modalitet, såsom text, bild eller ljud, interagerar inom modellen. Moderna tekniker utnyttjar stora datamängder för att träna sina system att känna igen gemensamma mönster i data. Till exempel, genom att integrera textbeskrivningar av ljud, eller genom att koppla ljudspår till bilder och rörelser i video, kan dessa modeller skapa en förståelse för kontext och relationer mellan olika element. Detta är inte bara användbart för att generera beskrivningar av videoklipp utan även för att förbättra video-frågesystem, där användaren kan ställa frågor och få detaljerade svar om specifika delar av videoinnehållet.

Det är också viktigt att förstå de praktiska tillämpningarna av dessa system. En sådan tillämpning är användningen av multimodala modeller för att utveckla avancerade övervakningssystem, där video och ljud analyseras samtidigt för att identifiera och reagera på potentiella händelser i realtid. En annan intressant användning är att skapa mer interaktiva och responsiva assistenter som kan tolka och svara på frågor som involverar flera modaliteter, vilket öppnar nya vägar för tillämpningar inom utbildning, hälsa och underhållning.

För att kunna skapa och träna dessa modeller behövs dock enorma mängder data och beräkningskapacitet. Forskare har använt olika metoder för att skala upp dessa modeller, exempelvis genom att använda tekniker som Flashattention och Lora, som förbättrar minneshanteringen och effektiviteten i modellen. Detta gör att stora språkmodeller kan tränas mer effektivt, vilket är avgörande för att hantera de enorma mängder data som behövs för att utveckla sådana avancerade system.

En viktig aspekt att förstå är att trots dessa framsteg finns det fortfarande utmaningar i att integrera multimodala data på ett sätt som är både effektivt och skalbart. En av de största utmaningarna är att säkerställa att alla modaliteter behandlas lika, utan att någon dominerar över de andra. I många fall har modeller haft en tendens att vara starkare inom en viss modalitet, till exempel bild eller text, medan andra modaliteter kan vara svagare, vilket leder till en obalans i prestanda. Detta är något som fortfarande kräver forskning för att lösa, och framsteg görs kontinuerligt för att skapa mer balanserade system.

För att maximera nyttan av dessa multimodala modeller krävs det en djup förståelse för både tekniska och praktiska aspekter av deras tillämpning. Genom att kombinera innovativa träningsmetoder, förbättrad hantering av multimodal data och avancerade beräkningsresurser kan forskare och ingenjörer fortsätta att driva utvecklingen av mer kraftfulla och mångsidiga system som kan revolutionera sättet vi interagerar med video och ljud.

Hur kan metakognitiv AI och certifierad tillförlitlighet påverka framtidens djupinlärning?
Hur fungerar Harvard – och vad kan vi lära oss av de osynliga arbetarna?
Vad är fördelarna med galliumbaserade flytande metallbatterier vid rumstemperatur?