视频语言模型-MoD:基于层次跳跃的高效视频语言流处理
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了大型视觉语言模型在长期视频流处理中面临的高内存和计算成本问题。提出了视频LLM-MoD方法,通过跳过不必要的视觉标记计算而非减少标记数量,显著提高了模型的效率,达到了约42%的时间和30%的内存节省,并在多项基准测试中表现出色。
本文介绍了一种名为“SimVLG”的简化框架,用于预训练计算密集型视觉语言生成模型。该框架通过逐渐合并相似的视觉标记来绕过初始训练阶段,实现快速收敛而不损失性能。实验证明,该方法可以提高视觉语言模型的训练速度,并且只需原数据的十分之一即可达到相当的性能。此外,该模型还可以应用于视频-语言生成任务。