我々はまもなく独自のパーソナルAIムービーバディを持つことになるのでしょうか？

我々は独自のパーソナルAIムービーバディを持つ予定ですか？

ビデオ-LLaMA 🦙 論文解説。

映画中または映画後にチャットする際、私たちは愛する映画について話すことが好きです。しかし、AIと一緒にそうするまでにはどれくらいの遠い距離があるのでしょうか？ LLaMA [1] のような強力なLLMsを活用して、Video-LLaMA [2] はビデオコンテンツについてのチャットの現実に一歩近づいています。このブログ投稿の最後まで読むと、Video-LLaMaがビデオの視覚的および聴覚的コンテンツをどのように処理し、モデルのトレーニングに著者がどのようなトリックを使用したかを知ることができます。しかし、ビデオデータの取り扱いに関する課題についても学ぶことができます。

結果

では、具体的にVideo-LLaMAは何を達成しているのでしょうか？

それは、ビデオを入力するだけでなく、ビデオの視覚的コンテンツについて尋ねるだけでなく、モデルがビデオで聞こえる音についても尋ねることができるということです！

• 「生成型AIのためのプロンプト微調整の技術を習得する その全ての可能性を引き出す」
• 「高い基数を持つカテゴリカルな特徴をエンコードするための4つの方法 — Pythonでの実装」となります
• ヒストグラムに対する3つの最良の（しばしばより良い）代替方法

アーキテクチャのおかげで、モデルは静止画像にも対応することができます。例えば、詳細にその画像を説明したり、「異常」という概念を理解し、該当するシーンで具体的に何が異常なのかを説明することができます。これは、既存のLLMaのような近代的なLLMsの推論能力によって本当に向上しています。

アーキテクチャ

キャプション付け、またはより一般的にはFlamingo [3]、LLaVa [4]、BLIP2 [5]、Kosmos-1 [6]、および-2 [7]などの画像からテキストへのモデルは、ビジョンエンコーダ（たとえばViT）を使用して単一の画像を埋め込み、その埋め込みをLLMと一致させようとします。しかし、ビデオでは単一の画像ではなく、連続した画像のシーケンスがありますそして対応するオーディオのシーケンスもあります。では、ビデオ全体を埋め込むにはどうすればよいのでしょうか？正直に言うと、ほぼ同じ方法です。

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