LongVILA是一個(gè)專注于長(zhǎng)視頻理解的視覺語(yǔ)言人工智能模型，由英偉達(dá)、麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校聯(lián)合開發(fā)。它通過獨(dú)特的算法和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，具備在多個(gè)GPU上進(jìn)行超長(zhǎng)上下文訓(xùn)練的能力，且無需梯度檢查點(diǎn)。LongVILA能夠處理多達(dá)1024幀的視頻，大幅提升了長(zhǎng)視頻字幕的生成質(zhì)量，并在大規(guī)模視頻字幕任務(wù)中達(dá)到了99.5%的準(zhǔn)確率。

LongVILA是什么

LongVILA是一個(gè)旨在提升長(zhǎng)視頻理解的視覺語(yǔ)言AI模型。它結(jié)合了先進(jìn)的算法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)，能夠在多個(gè)GPU上進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)1024幀的視頻處理，顯著優(yōu)化了長(zhǎng)視頻字幕的生成效果。LongVILA還引入了一種多模態(tài)序列并行性（MM-SP）技術(shù)，極大地提高了訓(xùn)練效率，并與Hugging Face Transformers無縫集成。同時(shí)，它采用了一個(gè)五階段的訓(xùn)練流程，包括多模態(tài)對(duì)齊、預(yù)訓(xùn)練、短監(jiān)督微調(diào)、上下文擴(kuò)展和長(zhǎng)監(jiān)督微調(diào)，以確保模型在長(zhǎng)視頻理解方面的卓越表現(xiàn)。

LongVILA的主要功能

• 長(zhǎng)上下文處理能力：可處理高達(dá)1024幀的視頻，具備對(duì)長(zhǎng)視頻信息的深刻理解和分析能力。
• 多模態(tài)序列并行性（MM-SP）：支持在256個(gè)GPU上進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)2M上下文長(zhǎng)度的訓(xùn)練，顯著提升了訓(xùn)練效率。
• 五階段訓(xùn)練流程：涵蓋多模態(tài)對(duì)齊、預(yù)訓(xùn)練、短監(jiān)督微調(diào)、上下文擴(kuò)展及長(zhǎng)監(jiān)督微調(diào)，確保模型逐步優(yōu)化其長(zhǎng)視頻理解能力。
• 大規(guī)模數(shù)據(jù)集構(gòu)建：開發(fā)了豐富的視覺語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和長(zhǎng)視頻指令跟隨數(shù)據(jù)集，為模型訓(xùn)練提供了扎實(shí)的基礎(chǔ)。
• 高效推理性能：MM-SP系統(tǒng)能夠在推理階段高效處理長(zhǎng)視頻，支持多模態(tài)語(yǔ)言的長(zhǎng)上下文應(yīng)用。

LongVILA的技術(shù)原理

• 長(zhǎng)上下文多模態(tài)序列并行性（MM-SP）：LongVILA采用新型序列并行性方法，允許多個(gè)GPU同時(shí)處理大量視頻幀，從而提升訓(xùn)練效率與可擴(kuò)展性。
• 五階段訓(xùn)練流程：
  • 多模態(tài)對(duì)齊：模型在初始階段將視覺信息與語(yǔ)言信息進(jìn)行對(duì)齊。
  • 大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練：通過大量數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)通用的多模態(tài)表示。
  • 短監(jiān)督微調(diào)：在短數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，提高其對(duì)短視頻內(nèi)容的理解能力。
  • 上下文擴(kuò)展：繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練以增加模型的上下文處理能力，適應(yīng)更長(zhǎng)的視頻序列。
  • 長(zhǎng)監(jiān)督微調(diào)：在長(zhǎng)視頻數(shù)據(jù)上進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)一步提升字幕生成的準(zhǔn)確性。
• 數(shù)據(jù)集開發(fā)：LongVILA通過構(gòu)建大規(guī)模的視覺語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和長(zhǎng)視頻指令跟隨數(shù)據(jù)集，為模型提供豐富的訓(xùn)練素材。
• 系統(tǒng)與算法的協(xié)同設(shè)計(jì)：LongVILA的設(shè)計(jì)充分考慮了算法與系統(tǒng)軟件的緊密結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)高效的訓(xùn)練與推理。

LongVILA的項(xiàng)目地址

• GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/NVlabs/VILA
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2408.10188

如何使用LongVILA

• 環(huán)境配置：確保具備合適的硬件環(huán)境，包括足夠的GPU資源，并安裝必要的軟件依賴，如CUDA、PyTorch等。
• 獲取模型：從GitHub克隆或下載LongVILA模型及相關(guān)代碼。
• 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景準(zhǔn)備相應(yīng)的視頻數(shù)據(jù)集，使用LongVILA提供的數(shù)據(jù)生成流程創(chuàng)建訓(xùn)練和評(píng)估數(shù)據(jù)集。
• 模型訓(xùn)練：按照LongVILA的五階段訓(xùn)練流程進(jìn)行，包括多模態(tài)對(duì)齊、預(yù)訓(xùn)練、短監(jiān)督微調(diào)、上下文擴(kuò)展及長(zhǎng)監(jiān)督微調(diào)，使用提供的腳本配置訓(xùn)練參數(shù)并運(yùn)行訓(xùn)練任務(wù)。
• 模型評(píng)估：采用標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估協(xié)議和數(shù)據(jù)集測(cè)試訓(xùn)練好的模型性能，LongVILA提供了VideoMME和LongVILA-Caption等基準(zhǔn)來評(píng)估模型準(zhǔn)確性和字幕生成能力。
• 應(yīng)用部署：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，如視頻字幕生成、視頻內(nèi)容分析等，LongVILA的輸出可以為視頻的描述、字幕或其他形式的多模態(tài)輸出。

LongVILA的應(yīng)用場(chǎng)景

• 視頻字幕生成：自動(dòng)生成長(zhǎng)視頻的準(zhǔn)確字幕，適用于講座、會(huì)議、電影、體育賽事等。
• 視頻內(nèi)容分析：深入分析視頻內(nèi)容，提取關(guān)鍵信息和，用于內(nèi)容推薦、搜索和索引。
• 視頻問答系統(tǒng)：構(gòu)建能夠理解視頻內(nèi)容并回答相關(guān)問題的系統(tǒng)，提升視頻交互性。
• 視頻摘要和高亮：自動(dòng)生成視頻摘要或識(shí)別高光時(shí)刻，例如體育比賽中的得分瞬間。
• 視頻監(jiān)控分析：在安全監(jiān)控領(lǐng)域，分析長(zhǎng)視頻流，檢測(cè)異常行為或。
• 自動(dòng)駕駛車輛：輔助自動(dòng)駕駛車輛更好地理解周圍環(huán)境，包括交通信號(hào)、行人和其他車輛的行為。