认识Video-LLaMA：一种多模式框架，赋予大型语言模型（LLMs）理解视频中视觉和听觉内容的能力

生成式人工智能在过去几个月中变得越来越流行。作为人工智能的一个子集，它使大型语言模型（LLM）通过学习大量可用的文本数据来生成新数据。LLM通过基于文本的对话理解和遵循用户意图和指令。这些模型模仿人类产生新的创意内容、总结长段落的文本、精确回答问题等。LLM仅限于基于文本的对话，这是一种限制，因为人类和计算机之间的纯文本交互并不是强大的人工智能助手或聊天机器人的最优形式。

研究人员一直在尝试将视觉理解能力集成到LLM中，例如BLIP-2框架，它通过使用冻结的预训练图像编码器和语言解码器执行视觉语言预训练。尽管已经努力将视频集成到LLM中，但视频对社交媒体内容的贡献仍然是一个挑战。这是因为有效理解视频中的非静态视觉场景可能很困难，并且关闭图像和文本之间的模态差距比关闭视听和文本之间的模态差距更困难，因为它需要处理视听输入。

为了解决这些挑战，阿里巴巴集团的DAMO Academy研究团队推出了Video-LLaMA，这是一个针对视频理解的指令调整的视听语言模型。这种多模态框架增强了语言模型理解视频中的视听内容的能力。与之前专注于静态图像理解的视觉LLM不同，Video-LLaMA明确解决了集成视听信息的困难和视觉场景中时间变化的挑战。

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该团队还引入了Video Q-former，用于捕捉视觉场景中的时间变化。该组件将预训练的图像编码器组装到视频编码器中，使模型能够处理视频帧。使用视频到文本生成任务，该模型在视频和文本描述之间的联系上进行了训练。ImageBind已用于集成视听信号作为预训练音频编码器。它是一个通用的嵌入模型，可以对齐各种模态，并以其处理各种类型的输入和生成统一嵌入的能力而闻名。音频Q-former也用于在ImageBind的顶部学习合理的音频查询嵌入，以用于LLM模块。

Video-LLaMA经过大规模的视频和图像字幕对齐训练，以将视觉和音频编码器的输出与LLM的嵌入空间对齐。这种训练数据使模型能够学习视觉和文本信息之间的对应关系。Video-LLaMA在视觉指令调整数据集上进行了微调，以提供更高质量的数据，用于训练模型生成基于视听信息的响应。

在评估中，实验表明Video-LLaMA能够感知和理解视频内容，并产生受视频中提供的视听数据影响的有见地的回复。总之，Video-LLaMA作为一种音视频人工智能助手原型具有很大的潜力，可以同时对视听输入作出反应，并赋予LLM音视频理解能力。