# ビデオ理解

VideoRAGは、極めて長いコンテキストを持つビデオの理解と処理に特化した、革新的な検索拡張型生成フレームワークです。グラフ駆動型のテキスト知識アンカーと階層型マルチモーダルコンテキストエンコーディングを組み合わせることで、長さの制限のないビデオの理解を実現します。このフレームワークは、知識グラフを動的に構築し、複数のビデオコンテキストのセマンティックな一貫性を維持し、適応型マルチモーダル融合メカニズムによって検索効率を最適化します。VideoRAGの主な利点としては、効率的な極長コンテキストビデオ処理能力、構造化されたビデオ知識インデックス、マルチモーダル検索能力があり、複雑なクエリに対する包括的な回答を提供できます。このフレームワークは、長尺ビデオ理解分野において重要な技術的価値と応用可能性を秘めています。

Qwen2-VL-2BはQwen-VLモデルの最新版であり、およそ1年間の革新的な成果を反映しています。このモデルは、MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQAなど、視覚理解のベンチマークテストにおいて最先端の性能を達成しています。20分を超えるビデオの理解にも対応し、ビデオベースの質問応答、対話、コンテンツ作成などを高品質にサポートします。Qwen2-VLは多言語にも対応しており、英語と中国語に加え、ほとんどのヨーロッパ言語、日本語、韓国語、アラビア語、ベトナム語などを含みます。モデルアーキテクチャの更新には、Naive Dynamic ResolutionとMultimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE)が含まれ、マルチモーダル処理能力が強化されています。

Ariaは、強力な多モーダル、言語、コーディングタスクの性能を備えた、多モーダルネイティブ混合専門家モデルです。ビデオとドキュメントの理解において優れた性能を示し、最大64Kの長さの多モーダル入力をサポートし、256フレームのビデオを10秒以内で記述できます。Ariaモデルのパラメータ数は25.3Bで、単一のA100（80GB）GPU上でbfloat16精度を使用してロードできます。Ariaの開発背景は、特にビデオとドキュメント処理において、多モーダルデータの理解に対するニーズを満たすことです。これはオープンソースモデルであり、多モーダル人工知能の発展を促進することを目的としています。

LLaVA-Videoは、ビデオ指示微調整に特化した大規模多モーダルモデル（LMMs）です。高品質な大量の生のデータをウェブから取得する困難さを解決するために、高品質な合成データセットLLaVA-Video-178Kを作成しました。このデータセットには、詳細なビデオ説明、オープンエンドの質問応答、多肢選択式の質問応答などのタスクが含まれており、ビデオ言語モデルの理解力と推論能力の向上を目指しています。LLaVA-Videoモデルは複数のビデオベンチマークテストで優れた性能を示し、データセットの有効性を証明しています。

InternLM-XComposer-2.5は、長文コンテキストの入出力に対応した多機能大型視覚言語モデルです。様々なテキスト?画像の理解と創作アプリケーションにおいて優れた性能を発揮し、GPT-4Vと同等のレベルに達していますが、7BのLLMバックエンドのみを使用しています。24Kのインターリーブされた画像テキストコンテキストで学習されており、RoPE外挿により96Kの長文コンテキストにシームレスに拡張できます。この長文コンテキスト能力により、広範な入力と出力コンテキストを必要とするタスクで特に優れた性能を発揮します。さらに、超高解像度画像理解、細粒度ビデオ理解、複数回にわたる複数画像の対話、Webサイト作成、高品質な画像付き記事の作成などもサポートしています。

VideoLLaMA2-7Bは、DAMO-NLP-SGチームが開発したマルチモーダル大規模言語モデルであり、ビデオコンテンツの理解と生成に特化しています。このモデルは、ビジュアルクエスチョン?ソーシングとビデオ字幕生成において顕著な性能を発揮し、複雑なビデオコンテンツを処理し、正確で自然な言語記述を生成できます。空間的?時間的モデリングと音声理解が最適化されており、ビデオコンテンツのインテリジェントな分析と処理に強力なサポートを提供します。