视频数据则结合常用高质量视频字幕数据集、少量问答数据，以及VideoLLaMA2的内部数据和内部时间定位数据，增强模型视频理解能力。Video - centric Fine - tuning（视频微调）：此阶段聚焦提升模型视频理解能力，收集多个开源数据集中带注释的视频数据，还通过合成特定方面的密集字幕和问答对扩展数据规模。此外，引入流媒体视...
最近，达摩院推出了一款新的视频理解模型VideoLLaMA 3。这个模型的特别之处在于虽然体量只有7B，却能在视频理解领域达到了新的SOTA水平。模型核心采用了以图像为中心的设计思路，通过创新的架构和训练方法，在多个关键维度上展现出了优异的性能表现。让人惊喜的是，VideoLLaMA 3不仅在通用视频理解方面表现出色，在时间推...
达摩院在VideoLLaMA3上的创新和努力,无疑为整个领域树立了一个新的标杆。我们期待未来VideoLLaMA3在更多实际应用场景中的表现,也相信会有更多的研究者会利用这个强大的工具来推动视频理解领域的发展。
在最近的一条推文中,科技影响者Robert Scoble,也被称为@Scobleizer,分享了关于VideoLLaMA3的发布公告,这是一组新的先进的机器学习语言模型(MLLMs),专门针对图像和视频理解任务。这些模型以其庞大规模而引人注目,拥有70亿个参数... 内容导读 在最近的一条推文中,科技影响者Robert Scoble,也被称为@Scobleizer,分享...
VideoLLaMA3:多模态大模型新突破 | 🚀 多模态大模型新突破!VideoLLaMA3震撼发布: ▫️7B旗舰模型表现亮眼:文档理解94.9分/数学图像26.2分/视频理解双指标66.2+70.3 ▫️2B轻量版惊艳登场:在边缘设备实现MMMU 45.3分+视频理解59.6/63.4分 ▫️300万训练数据成就前沿视频理解模型 ...
HAve you guys tried both models, Qwen 2.5 VL and VideoLLama3? Which one performs better?Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment Assignees No one assigned Labels None yet Projects None yet Milestone No milestone Development No ...
最近,达摩院又一力作重磅登场:VideoLLaMA3,这款仅有7B参数的新一代视频理解模型正以其卓越的性能震撼科技界。作为一个采用图像为中心设计理念的多模态视频-语言模型,VideoLLaMA3在通用视频理解、时间推理和对长视频的理解等三个核心维度上皆表现杰出,远超众多基线模型。
科技界轰动消息!达摩院正式推出了一款名为VideoLLaMA3的全新7B多模态视频-语言模型,它将视频理解推向了一个崭新的高度。该模型不仅在通用视频理解、时间推理和长视频理解的评估上取得了令人瞩目的成绩,甚至超越了不少基线模型。最重要的是,这款适用于边缘设备的小巧模型,具有仅7B的轻量级体积。
It exhibits a significant performance improvement over MiniCPM-Llama3-V 2.5, and introduces new features for multi-image and video understanding. Notable features of MiniCPM-V 2.6 include: MiniCPM-V 2.6代表了MiniCPM-V系列的重大飞跃,拥有一个强大的80亿参数模型,结合了SigLip-400M和Qwen2-7B的优势...
达摩院 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI7B大小的视频理解模型中的新SOTA,来了! 它就是由达摩院出品的 Video LLaMA 3,以图像为中心构建的新一代多模态视频-语言模型。 在通用视频理解、时间推理和长视频理解三个核…