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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新型的分层视频标记压缩方法HiCo及其在VideoChat-Flash中的应用，旨在提高长上下文视频的处理效率。该方法通过压缩视频信息，减少计算量，同时保留关键数据，显著提升了模型在短视频和长视频理解上的表现，超越了现有的SOTA模型。
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关键要点
- 本文介绍了一种新型的分层视频标记压缩方法HiCo。
- HiCo旨在提高长上下文视频的处理效率，减少计算量，同时保留关键数据。
- 该方法在短视频和长视频理解上显著提升了模型表现，超越了现有的SOTA模型。
- 长上下文视频建模是多模态大型语言模型的重要功能，但处理超长视频仍面临障碍。
- 视频标记的压缩显示出巨大的潜力，但在细节表示方面存在权衡。
- VideoChat-Flash是一个实用的上下文建模系统，专为处理长上下文视频而设计。
- HiCo通过压缩视频信息解决视觉冗余问题，扩大上下文窗口。
- 作者提供了一个庞大的微调数据集，涵盖300,000小时的视频和20亿个单词的注释。
- 提出了改进版的多跳视频配置任务NIAH，要求模型定位一系列相互连接的指示性图像。
- VideoChat-Flash在短视频和长视频基准测试中表现出色，超越了7B规模模型的所有其他方法。
- 所提出的模型在多个基准测试中实现了SOTA，表现出强大的时间基础能力。
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延伸问答
HiCo技术的主要目标是什么？
HiCo技术旨在提高长上下文视频的处理效率，减少计算量，同时保留关键数据。
VideoChat-Flash在视频理解方面的表现如何？
VideoChat-Flash在短视频和长视频基准测试中表现出色，超越了7B规模模型的所有其他方法。
HiCo如何解决视频信息中的视觉冗余问题？
HiCo通过将扩展上下文从剪辑压缩到视频级别来解决视觉冗余问题。
作者提供了什么样的数据集来支持模型训练？
作者提供了一个庞大的微调数据集，涵盖300,000小时的视频和20亿个单词的注释。
NIAH任务的创新之处是什么？
NIAH任务要求模型定位一系列相互连接的指示性图像，后续图像只能使用第一幅图像中的线索找到。
该技术在计算量方面的优势是什么？
所提出的方法在实验中实现了高达两个数量级的计算量减少。
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