斯坦福大学与Meta合作开发的综合性大容量多模态AI模型——Apollo

Apollo指的是什么？

Meta与斯坦福大学联合开发了名为Apollo的大规模多模态模型（LMMs），主要针对视频理解领域。该项目通过系统性研究确定了驱动视频理解能力的关键因素，并提出了“一致性扩展”现象：在小型模型上有效的设计选择可以成功应用于大型模型中。作为项目的一部分，研究人员创建了ApolloBench，这是一个专门用于评估视频理解性能的高效基准测试工具。此外，团队还开发了一系列名为Apollo的先进模型，在不同规模下都表现出色，尤其擅长处理长时间视频内容，能够有效解析长达数小时的录像片段。其中，较小版本如Apollo-3B和更大一点的Apollo-7B在多种评估标准上超越了参数量更多的同类模型，这标志着LMMs在视频理解研究上的重大进步。

Apollo的核心特性

• 增强对视频的解析能力Apollo利用先进的大型多模态模型增强了其解析视频内容的能力，特别在时间和空间特性识别及处理方面有所提升。
• 探寻设计方案的空间领域对视频LMMs的设计领域进行全面探究，涵盖视频取样方法、结构设计、数据构成及培训方案等方面。
• 提升效能通过识别“缩放一致性”的特性，Apollo能够在一个规模较小的模型中制定设计方案，并高效地把这些方案应用到更大尺寸的模型中去，从而降低计算资源的需求。
• 有效评价采用ApolloBench这一高性能的视频分析评测标准，能够迅速而精确地衡量模型的表现水平。
• 模型系列发布Apollo模型系列，该系列在各个尺寸上都表现出色，尤其擅长处理长时间视频内容。

阿波罗的核心技术原理

• 调整一致性在较小规模的模型中发现的有效设计与训练策略能够应用到更大规模的模型上，这一现象被称为“一致性扩展”。
• 视频选取方案：经过测试，Apollo发现在训练与推断环节中，采用帧率（fps）抽样的效果超越了均匀抽样方法。
• 选择编码器通过实验来决定最优秀的单一编码器及编码器组合方案，以达到最好的视频表现效果。
• 令牌重新抽样采用Perceiver Resampler对视觉标记执行重采样处理，以降低每一帧中的标记数量，从而增强模型的工作效率。
• 数据融合通过探索各类文本、图像及视频资料的不同组合比例，我们发现当适度引入文本信息并维持较低比重的视频内容时，能够实现最优效果。
• 锻炼方案通过实施分步式的培训方案，依次激活不同的模块部分，以精细化调控模型的训练流程和状态。

Apollo项目的仓库位置

• 官方网站项目：Apollo-MM斯
• Git存储库：可在GitHub上的Apollo-LMMs组织下找到名为Apollo的项目页面。
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看Apollo语言模型系列：https://huggingface.co/Apollo-LMMs
• 关于技术的arXiv论文在学术论文数据库中可以找到编号为2412.10360的文档。该链接指向了一篇存储于arXiv平台上的研究文章PDF版本。

Apollo的使用情境

• 对视频材料的解析通过对视频材料的解析，辨识出其中的人物、环境及发生的事务，并以此为基础实现对视频信息的自动化标记与分类索引。
• 视频查找与建议通过深入解析视频信息，优化视频搜索服务，以实现更加精确的检索效果，并推送符合个人喜好的视频内容。
• 智能化视频监视系统于安防监视行业中，检测不寻常的行为模式，并即时分析与反馈。
• 自动驾驶技术Apollo的视频解析功能应用于自主驾驶技术中，助力车辆更精准地感知周边状况。
• 教育培训在教育培训行业里，通过解析教学录像来给予定制化学习指导与评价反馈。