**劃重點:**

- ?? Vista-LLaMA是一種專為視頻內(nèi)容理解而設(shè)計的多模態(tài)大語言模型，能夠輸出高質(zhì)量視頻描述。

- ?? 通過創(chuàng)新的視覺與語言token處理方式，Vista-LLaMA解決了在視頻內(nèi)容中出現(xiàn)“幻覺”現(xiàn)象的問題。

- ?? 改良的注意力機制和序列化視覺投影器提高了模型對視頻內(nèi)容的深度理解和時序邏輯把握。

站長之家（ChinaZ.com）1月8日 消息:在自然語言處理領(lǐng)域，大型語言模型如GPT、GLM和LLaMA等的成功應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。然而，將這些技術(shù)擴展到視頻內(nèi)容理解領(lǐng)域則是一項全新的挑戰(zhàn)。字節(jié)跳動與浙江大學(xué)合作推出的Vista-LLaMA多模態(tài)大語言模型旨在解決這一問題，實現(xiàn)對視頻的深度理解和準(zhǔn)確描述。

技術(shù)創(chuàng)新路徑:

在處理視頻內(nèi)容時，傳統(tǒng)模型存在一個問題，隨著生成文本長度的增加，視頻內(nèi)容的影響逐漸減弱，產(chǎn)生了“幻覺”現(xiàn)象。為解決這一問題，Vista-LLaMA通過獨特的視覺與語言token處理方式，維持視覺和語言token之間的均等距離，避免了文本生成中的偏差。該模型還采用改良的注意力機制和序列化視覺投影器，提高了模型對視頻內(nèi)容的深度理解和時序邏輯把握。

基準(zhǔn)測試結(jié)果:

Vista-LLaMA在多個開放式視頻問答基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)卓越，尤其在NExT-QA和MSRVTT-QA測試中取得了突破性成績。其在零樣本NExT-QA測試中實現(xiàn)了60.7%的準(zhǔn)確率，在MSRVTT-QA測試中達(dá)到了60.5%的準(zhǔn)確率，超過了目前所有的SOTA方法。這些結(jié)果證明了Vista-LLaMA在視頻內(nèi)容理解和描述生成方面的高效性和精準(zhǔn)性。

CineClipQA新數(shù)據(jù)集:

Vista-LLaMA的提出伴隨著CineClipQA新數(shù)據(jù)集的發(fā)布，該數(shù)據(jù)集包含了來自五部電影的153個視頻片段，每個片段附有16個定制問題，共計2448個問題。這一數(shù)據(jù)集為多模態(tài)語言模型的發(fā)展提供了更豐富的訓(xùn)練和測試資源。

Vista-LLaMA的出現(xiàn)為視頻內(nèi)容理解和生成領(lǐng)域帶來了新的解決框架，推動了人工智能在視頻處理和內(nèi)容創(chuàng)作方面的發(fā)展。其在長視頻內(nèi)容方面的顯著優(yōu)勢為未來多模態(tài)交互和自動化內(nèi)容生成領(lǐng)域提供了廣泛的機遇。

項目體驗網(wǎng)址入口：https://top.aibase.com/tool/vista-llama

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