前言Mamba混合架构视频模型来了不再对视频token进行压缩——而是通过改进模型架构设计的方式提升模型在训练及推理预填充阶段处理视频token的效率。滑铁卢大学陈文虎团队与多伦多大学、零一万物、向量学院以及M-A-P的研究人员提出了一种新的Mamba-Transformer混合模型Vamba。通过大量实验验证研究团队发现Vamba在同等硬件条件下可处理的视频帧数较传统Transformer架构提升4倍训练内存消耗降低50%以上并且可实现单步训练速度的翻倍。同时该方法完整保留了原始视频的时空特征避免传统方法因降采样或池化操作导致的关键动作或场景的信息丢失。在多个长视频的评价标准上Vamba保持了高准确率和出色的性能尤其在LVBench长视频理解基准上相较先前的高效长视频理解模型达到了约4.3%的性能提升。团队现已开源Vamba模型的代码、模型权重以及训练、推理脚本供研究社区进一步探索与应用。核心方法目前流行的多模态大语言模型多使用Transformer作为模型的基本结构其中的因果注意力机制相对于输入的token序列长度存在二次时间/空间复杂度关系。在长视频理解任务中多模态大模型一般会将视频转化为一段极长的token序列因此这些模型往往需要高昂的训练或推理成本。举例来说一种较为流行的视频编码方式为使用CLIP或者SigLIP编码器将视频的每帧转换为约196个token。基于这种编码方式一个512帧的视频输入将会转换为约10万个视频token从而造成极高的训练或推理复杂度。现有方法在处理这个问题时往往采用压缩视频token数量的模型设计即通过不同的压缩机制合并或删除一些非必要的视频token并缩短视频token序列长度从而降低多模态模型在长视频理解任务上的资源消耗。尽管相关研究已经取得了一定的进展这些高效的长视频理解模型仍然存在一个共同的问题即过度的视频token序列压缩可能会造成一定程度的信息损失。这使得目前的高效长视频理解模型在性能方面仍然与最顶级的模型存在一定差距。Vamba的核心设计思路是将原本作用于整个视频文本序列的运算成本高昂的因果自注意力运算操作分解为两个更为高效且协同操作的计算组件。1在处理文字token的过程中通过引入交叉注意力机制使文字token获得视频token的信息。此类操作的计算开销相比将文字与视频同时经由因果注意力模块处理更为可控同时确保文本语义与视觉信息的高效对齐。2针对海量的视频token采用基于状态空间模型SSM的Mamba-2模块进行序列建模。该模块通过选择性扫描机制在保持了更新视频token序列时可以检索全局序列信息的同时将计算复杂度从Transformer的二次复杂度降至线性复杂度从而突破了长视频序列的处理瓶颈。如图所示对于文字token输入Vamba使用了因果自注意力机制和交叉注意力机制同时处理文字token从而省去了视频token在因果注意力模块中所需要的计算成本。在此基础上Vamba使用Mamba-2模块处理视频token序列从而既保持了对视频序列的信息更新又将该操作所需要的复杂度控制在了线性范围。研究团队通过不同帧数的视频输入对Vamba与Transformer模型在训练与推理中的计算成本进行了比较。对比发现Vamba在长视频/高帧数输入的情景下128帧及以上的视频输入相比Transformer类模型达到了50%以上的运行时间与显存需求下降。同时Vamba可以准确地描述视频内容根据用户输入的问题对视频进行分析并作出相应的回答。总结本文介绍了Vamba模型一种专为高效理解超长视频设计的Mamba-Transformer混合模型。该方法通过集成面向文本token的交叉注意力机制与面向视频token的Mamba-2模块更新策略在显著降低计算复杂度与显存占用的同时实现了对长、中、短视频理解任务的性能提升。基于LVBench等数据集的大量实验评估表明Vamba在长视频理解任务中以4.3%的显著优势超越了现有的高效长视频理解模型并在多个分布各个视频时常区间的基准测试中展现出了卓越的竞争力。最后的最后感谢你们的阅读和喜欢作为一位在一线互联网行业奋斗多年的老兵我深知在这个瞬息万变的技术领域中持续学习和进步的重要性。为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年积累的心血结晶也是我在行业一线实战经验的总结。这些学习资料不仅深入浅出而且非常实用让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。如果你愿意花时间沉下心来学习相信它们一定能为你提供实质性的帮助。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】大模型知识脑图为了成为更好的 AI大模型 开发者这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源保证自己学得较为全面。经典书籍阅读阅读AI大模型经典书籍可以帮助读者提高技术水平开拓视野掌握核心技术提高解决问题的能力同时也可以借鉴他人的经验。对于想要深入学习AI大模型开发的读者来说阅读经典书籍是非常有必要的。实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起敲要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。面试资料我们学习AI大模型必然是想找到高薪的工作下面这些面试题都是总结当前最新、最热、最高频的面试题并且每道题都有详细的答案面试前刷完这套面试题资料小小offer不在话下640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】