Eagle 2.5

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Eagle 2.5 – 英偉達推出的視覺語言模型

Eagle 2.5

Eagle 2.5是由英偉達推出的一款視覺語言模型，專注于長上下文的多模態學習。這一AI模型的參數規模為8B，盡管參數量相對較小，但在高分辨率圖像和長視頻序列的處理上，表現卻十分卓越，性能與參數量更大的模型如Qwen 2.5-VL-72B和InternVL2.5-78B相當。

Eagle 2.5是什么

Eagle 2.5是英偉達推出的一款先進的視覺語言模型，專注于長上下文的多模態學習，參數規模為8B。雖然參數量不大，但其在處理高分辨率圖像和長視頻序列方面的表現極為出色，性能與更大規模的模型如Qwen 2.5-VL-72B和InternVL2.5-78B不相上下。Eagle 2.5采用了創新的訓練策略，包括信息優先采樣和漸進式后訓練。信息優先采樣技術通過圖像區域保留和自動降級采樣，確保了圖像的完整性和視覺細節的優化；漸進式后訓練則通過逐步擴展上下文窗口，使模型能夠在不同輸入長度下保持穩定的性能。

Eagle 2.5的主要功能

長視頻與高分辨率圖像理解：Eagle 2.5能夠處理大規模的視頻和高分辨率圖像，尤其擅長處理長視頻序列（如512幀輸入），在Video-MME基準測試中得分高達72.4%，與更大規模的模型相媲美。
多樣化任務支持：在視頻和圖像理解任務中表現優異，在MVBench、MLVU和LongVideoBench等視頻基準測試中分別得分為74.8%、77.6%和66.4%；在圖像理解任務中，如DocVQA、ChartQA和InfoVQA，得分分別為94.1%、87.5%和80.4%。
靈活性與泛化能力：Eagle 2.5結合SigLIP視覺編碼和MLP投影層，在多樣化任務中展現出強大的靈活性和適應性。

Eagle 2.5的技術原理

信息優先采樣（Information-First Sampling）：Eagle 2.5采用圖像區域保留（IAP）技術，保留超過60%的原始圖像區域，同時減少寬高比失真。自動降級采樣（ADS）技術能夠根據上下文長度動態平衡視覺和文本輸入，確保文本的完整性與視覺細節的優化。
漸進式后訓練（Progressive Post-Training）：這一策略通過逐步擴展模型的上下文窗口，從32K增加到128K token，確保模型在不同輸入長度下保持穩定性能，避免對單一上下文范圍的過擬合，從而增強模型在多樣化任務中的靈活性。
定制化數據集：Eagle 2.5使用了專為長視頻理解設計的定制數據集Eagle-Video-110K。該數據用雙重標注方式，結合自上而下的故事級分割和人類標注的章節元數據，同時利用GPT-4o生成短片段的問答對，確保了敘事連貫性和細粒度標注。
視覺編碼與投影層：Eagle 2.5結合了SigLIP視覺編碼和MLP投影層，以對齊視覺嵌入與語言模型的表示空間，增強了模型在多樣化任務中的靈活性和適應性。

Eagle 2.5的項目地址

項目官網：https://nvlabs.github.io/EAGLE/
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2504.15271

Eagle 2.5的應用場景

智能視頻分析：Eagle 2.5擅長處理長視頻序列，能夠理解并生成與視頻內容相關的文本描述。在監控系統中，它可以實時分析視頻流，檢測異常行為并生成警報信息。
高分辨率圖像處理：在處理高分辨率圖像時，Eagle 2.5表現出色，能夠執行圖像分類、目標檢測和圖像描述生成等任務。
內容創作與營銷：Eagle 2.5能夠生成高質量的圖像描述和視頻腳本，適合于廣告、社交媒體和內容創作等領域。
教育與培訓：在教育領域，Eagle 2.5可生成與教學視頻或圖像相關的解釋性文本，幫助學生更好地理解復雜概念。
自動駕駛與機器人：Eagle 2.5的多模態理解能力使其能夠處理來自攝像頭的視覺數據，并結合文本指令進行決策。