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原標(biāo)題：AI解讀視頻張口就來？這種「幻覺」難題Vista-LLaMA給解決了
關(guān)鍵字：字節(jié)跳動,視頻,內(nèi)容,視覺,語言
文章來源：機器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5397字

內(nèi)容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部Vista-LLaMA 在處理長視頻內(nèi)容方面的顯著優(yōu)勢，為視頻分析領(lǐng)域帶來了新的解決框架。近年來，大型語言模型如 GPT、GLM 和 LLaMA 等在自然語言處理領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠理解和生成復(fù)雜的文本內(nèi)容。然而，將這些能力擴(kuò)展到視頻內(nèi)容理解領(lǐng)域則是一個全新的挑戰(zhàn) —— 視頻不僅包含豐富多變的視覺信息，還涉及時間序列的動態(tài)變化，這使得大語言模型從視頻中提取信息變得更為復(fù)雜。
面對這一挑戰(zhàn)，字節(jié)跳動聯(lián)合浙江大學(xué)提出了能夠輸出可靠視頻描述的多模態(tài)大語言模型 Vista-LLaMA。Vista-LLaMA 專門針對視頻內(nèi)容的復(fù)雜性設(shè)計，能夠有效地將視頻幀轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的語言描述，從而極大地提高了視頻內(nèi)容分析和生成的質(zhì)量。論文主頁：https://jinxxian.github.io/Vista-LLaMA/圖 1
技術(shù)創(chuàng)新路徑
現(xiàn)有多模態(tài)視覺與語言模型在處理視頻內(nèi)容時，通常將視頻幀轉(zhuǎn)化為一系列的視覺 token，并與語言 token 結(jié)合以生成文本。然而，隨著生成文本長度的增加，視頻內(nèi)容的影響往往逐漸減弱，導(dǎo)致生成的文本越來越多地偏離原視頻內(nèi)容，產(chǎn)

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺