突破極限：Meta斯坦福全新多模態Apollo，60分鐘帶你領略7B如何碾壓30B！

原標題：Meta斯坦福全新多模態Apollo，60分鐘視頻輕松理解！7B性能超越30B
文章來源：新智元
內容字數：7954字

多模態大模型在視頻理解中的新突破

Meta與斯坦福大學的聯合研究團隊針對多模態大模型（LMM）在視頻理解中的機制進行了深入探討，提出了一系列創新的模型設計和訓練方法。研究旨在提升現有視頻問答基準的效率，并通過推出ApolloBench來解決評估過程中的資源密集和冗余問題。

1. ApolloBench的高效評估

研究團隊開發了ApolloBench，通過篩選問題并歸類為五大時態感知類別，驗證其有效性。與現有基準相比較，ApolloBench的評估速度提高了41倍，同時保持了高度相關性，表明其在視頻理解領域的有效性。

2. 模型規模的一致性

研究發現，約2-4B規模的模型設計決策與更大模型高度相關，稱之為“規模一致性”。這一發現使得研究人員能夠在中等規模的模型上進行設計決策，并可靠地遷移到更大的模型上，從而減少了擴展研究的需求。

3. 視頻采樣和表示

在視頻采樣方面，研究表明fps采樣在訓練和推理過程中優于均勻采樣。此外，SigLIP-SO400M在單編碼器設置中的表現優于其他編碼器，顯示出視頻編碼器在時態感知方面的優勢。

4. 視頻token重采樣與集成

研究還探討了token重采樣的重要性，發現感知重采樣在各項指標上均表現優越。同時，集成視頻和文本token的策略也對模型的性能產生了顯著影響，特別是在時間戳的應用上。

5. 訓練調度與數據組合

研究團隊評估了不同的訓練調度策略，發現三階段訓練效果最佳。此外，混合數據的使用，特別是適量的文本數據，能夠有效提升模型性能，避免災難性遺忘。

6. Apollo模型的優越表現

Apollo模型在多個基準數據集上表現出色，Apollo-7B模型的性能甚至超過了某些參數超過30B的模型，顯示出精心設計架構和訓練策略的重要性。

綜上所述，此項研究為視頻理解領域的多模態大模型提供了新的視角和方法，推動了相關技術的進步與創新。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。