Apollo – Meta 联合斯坦福大学推出的大型多模态模型 | AI工具集

Apollo是什么

Apollo是Meta和斯坦福大学合作推出的大型多模态模型（LMMs），专注于视频理解。Apollo基于系统研究，揭示视频理解在LMMs中的关键驱动因素，推出“Scaling Consistency”现象，即在较小模型上的设计决策能有效扩展至大型模型。Apollo项目引入ApolloBench，一个高效的视频理解评估基准，及一系列先进的Apollo模型，这些模型在不同规模上均展现出卓越性能，特别是在处理长视频方面，能高效理解长达数小时的视频。Apollo-3B和Apollo-7B模型在多个基准测试中超越参数数量更多的模型，标志着视频LMMs研究的新进展。

Apollo的主要功能

• 视频理解能力提升：Apollo基于大型多模态模型（LMMs）提高对视频内容的理解能力，包括时空特征的捕捉和处理。
• 设计空间探索：系统性地探索视频LMMs的设计空间，包括视频采样、架构、数据组成、训练计划等。
• 性能优化：基于发现“Scaling Consistency”现象，Apollo能在较小的模型上进行设计决策，并有效地将这些决策转移到更大的模型上，减少计算成本。
• 高效评估：引入ApolloBench，一个高效的视频理解评估基准，快速准确地评估模型性能。
• 模型家族：推出Apollo模型家族，这些模型在不同规模上均展现出卓越的性能，特别是在处理长视频方面。

Apollo的技术原理

• Scaling Consistency：发现在较小模型上有效的设计和训练决策能转移到更大的模型上，称为“Scaling Consistency”。
• 视频采样策略：Apollo发现帧率（fps）采样在训练和推理过程中优于均匀采样。
• 编码器选择：基于实验确定最佳的单编码器和编码器组合，实现最优的视频表示。
• 令牌重采样：用Perceiver Resampler进行视觉令牌的重采样，减少每帧的令牌数，提高模型效率。
• 数据混合：研究不同文本、图像和视频数据的混合比例，发现包含适量文本数据和保持轻微视频重量混合能带来最佳性能。
• 训练计划：基于多阶段训练计划，逐步解冻不同组件，优化模型训练动态。

Apollo的项目地址

Apollo的应用场景

• 视频内容分析：分析视频内容，识别视频中的对象、场景和事件，为视频内容的自动标注和索引提供支持。
• 视频搜索和推荐：基于理解视频内容，改善视频搜索引擎，提供更精准的搜索结果，及个性化的视频推荐。
• 智能监控：在安全监控领域，识别异常行为，提供实时分析和响应。
• 自动驾驶：Apollo的视频理解能力用在自动驾驶系统中，帮助车辆更好地理解周围环境。
• 教育和培训：在教育领域，分析教学视频，提供个性化的学习建议和反馈。