近年、マルチモーダル大規模言語モデルは人工知能の分野で大きな進歩を遂げました。今日、Downcodes の編集者は、清華大学、テンセント、南洋理工大学の研究者によって共同開発された ORYX と呼ばれるモデルを紹介します。これは、視覚処理の分野で優れた機能を実証しました。 ORYX は単なる画像認識システムではなく、画像、ビデオ、3D シーンの時空間関係を理解し、人間と同じようにコンテンツの背後にあるストーリーを識別することもできます。視覚処理。オリックスのユニークな点を詳しく見てみましょう。
今日、人工知能の急速な発展に伴い、ORYX と呼ばれるマルチモーダル大規模言語モデルが、視覚世界を理解する AI の能力に対する私たちの理解を静かに変えています。このAIシステムは清華大学、テンセント、南洋理工大学の研究者によって共同開発されたもので、視覚処理分野におけるトランスフォーマーと呼ぶことができる。
ORYX は、Oryx Multi-Modal Large Language Models の正式名で、画像、ビデオ、3D シーンの時空間理解を処理するために特別に設計された AI モデルです。その主な利点は、人間と同じように視覚的なコンテンツを理解できるだけでなく、コンテンツとその背後にあるストーリーとのつながりも理解できることです。
この AI システムのハイライトの 1 つは、あらゆる解像度で視覚入力を処理できることです。ぼやけた古い写真でも、高解像度のビデオでも、ORYX なら簡単に処理できます。これは、さまざまな解像度の画像を AI が理解できる統一フォーマットに変換できる事前トレーニング済みモデル OryxViT のおかげです。
さらに驚くべきは、ORYX の動的圧縮機能です。長期間のビデオ入力に直面して、情報をインテリジェントに圧縮し、主要なコンテンツを歪みなく保持します。これは、分厚い本を蒸留して充実したメモカードを作成するようなもので、核となる情報が保持されるだけでなく、処理効率も大幅に向上します。
ORYX の動作原理は主に、ビジュアル エンコーダ OryxViT と動的圧縮モジュールという 2 つのコア コンポーネントに依存しています。前者は多様な視覚入力を処理し、後者は長時間の動画などの大容量データを効率的に処理します。
実際の応用において、ORYX は驚くべき可能性を示しています。オブジェクト、プロット、アクションなどのビデオ コンテンツを深く理解できるだけでなく、3D 空間内のオブジェクトの位置や関係を正確に把握できます。この包括的な視覚理解機能は、将来の人間とコンピューターのインタラクション、インテリジェントな監視、自動運転などの分野に無限の可能性をもたらします。
ORYX が複数の視覚言語ベンチマーク、特に画像、ビデオ、マルチビュー 3D データの空間的および時間的理解において優れたパフォーマンスを示し、優れた利点を示していることは言及する価値があります。
ORYX の革新性は、その強力な処理能力にあるだけでなく、AI の視覚理解のための新しいパラダイムを切り開くという点にもあります。動的圧縮テクノロジーにより長いビデオを効率的に処理しながら、ネイティブ解像度で視覚入力を処理できます。この種の柔軟性と効率性は、他の AI モデルでは実現するのが困難です。
テクノロジーの進歩が続く中、オリックスは今後のAI分野でより重要な役割を担うことが期待されています。これは、機械が私たちの視覚世界をよりよく理解するのに役立つだけでなく、人間の認知プロセスのシミュレーションに新しいアイデアを提供する可能性があります。
論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2409.12961
オリックスのマルチモーダル機能と効率的な処理手法は、AIビジョン分野に新たな可能性をもたらしており、今後の発展が期待されます。 Downcodes の編集者は、テクノロジーが成熟し続けるにつれて、ORYX はより多くの分野で重要な役割を果たし、人工知能テクノロジーの継続的な進歩を促進すると信じています。