7B最強(qiáng)長視頻模型！ LongVA視頻理解超千幀，霸榜多個榜單

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文章來源：機(jī)器之心
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AIxiv專欄是機(jī)器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年，機(jī)器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室，有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文主要作者來自 LMMs-Lab 團(tuán)隊與新加坡南洋理工大學(xué)。共同一作中，張培源是南洋理工大學(xué)研究助理，張愷宸是南洋理工大學(xué)四年級本科生，李博為南洋理工大學(xué)三年級博士生，指導(dǎo)教師為 MMLab@NTU 劉子緯教授。LMMs-Lab 是一個由學(xué)生、研究人員和教師組成的團(tuán)隊，致力于多模態(tài)模型的研究，主要研究方向包括多模態(tài)模型的訓(xùn)練與全面評估，此前的工作包括多模態(tài)測評框架 lmms-eval 等。
為什么說理解長視頻難如 “大海撈針”？
現(xiàn)有的 LMMs 在處理長視頻時面臨的一個主要挑戰(zhàn)是視覺 token 數(shù)量過多。比如，LLaVA-1.6 對單張圖片就能生成 576 到 2880 個視覺 token。視頻幀數(shù)越多，token 數(shù)量也就更多。雖然 BLIP2,LLa

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