Математика Дата саентиста

Forwarded from Machinelearning

🌟 HumanOmniV2: модель, которая понимает контекст видео.

Alibaba Group разработали HumanOmniV2, модель на базе Qwen2.5-Omni-7B-thinker, которая получила навык осмысления визуального контекста за счет изменения самого процесса мышления модели. Ее научили следовать строгому формату: сначала описать контекст, потом рассуждать и только затем давать ответ.

Теперь, прежде чем отвечать на вопрос, модель генерирует подробное описание сцены в теге <context>. На этом этапе она фиксирует, кто что делает, какой фон, какие звуки слышны. Только после этого в теге <think> она строит логическую цепочку рассуждений, связывая вопрос с собранным контекстом. И лишь в конце выдает результат в теге <answer> .

Чтобы этот подход работал, его усилили системой вознаграждений на основе RL. За точность и правильный формат модель получает стандартные награды, но были введены и две новых:

🟢«Награда за контекст» дается, если его описание полное и релевантное, причем качество этого описания оценивает другая, более мощная LLM;

🟢«Логическая награда» проверяет, что в своих рассуждениях модель действительно использовала данные из видео и аудио, а не проигнорировала их.

Для оценки HumanOmniV2 создали бенчмарк IntentBench (633 видео, 2689 вопросов) на основе Social-IQ 2.0, EMER и MDPE.

Его фишка в том, что вопросы требуют одновременного анализа: видеоряда (жесты, микровыражения), диалогов (тон, смысл реплик) и социального контекста (ирония, обман, скрытые намерения).

Тестовая модель обошла открытые аналоги на 3 бенчмарках:

🟠Daily-Omni: 58.47% (53.13% у MiniCPM-o 2.6);
🟠WorldSense: 47.1% (45.4% у Qwen2.5-Omni);
🟠IntentBench: 69.33% (64.20% у Qwen2.5-Omni).


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #HumanOmniV2 #Alibaba

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍9❤6

www.tgoop.com/data_math/799

3.49K viewsJul 8 at 09:04

🌟 HumanOmniV2: модель, которая понимает контекст видео.

Alibaba Group разработали HumanOmniV2, модель на базе Qwen2.5-Omni-7B-thinker, которая получила навык осмысления визуального контекста за счет изменения самого процесса мышления модели. Ее научили следовать строгому формату: сначала описать контекст, потом рассуждать и только затем давать ответ.

Теперь, прежде чем отвечать на вопрос, модель генерирует подробное описание сцены в теге <context>. На этом этапе она фиксирует, кто что делает, какой фон, какие звуки слышны. Только после этого в теге <think> она строит логическую цепочку рассуждений, связывая вопрос с собранным контекстом. И лишь в конце выдает результат в теге <answer> .

Чтобы этот подход работал, его усилили системой вознаграждений на основе RL. За точность и правильный формат модель получает стандартные награды, но были введены и две новых:

🟢«Награда за контекст» дается, если его описание полное и релевантное, причем качество этого описания оценивает другая, более мощная LLM;

🟢«Логическая награда» проверяет, что в своих рассуждениях модель действительно использовала данные из видео и аудио, а не проигнорировала их.

Для оценки HumanOmniV2 создали бенчмарк IntentBench (633 видео, 2689 вопросов) на основе Social-IQ 2.0, EMER и MDPE.

Его фишка в том, что вопросы требуют одновременного анализа: видеоряда (жесты, микровыражения), диалогов (тон, смысл реплик) и социального контекста (ирония, обман, скрытые намерения).

Тестовая модель обошла открытые аналоги на 3 бенчмарках:

🟠Daily-Omni: 58.47% (53.13% у MiniCPM-o 2.6);
🟠WorldSense: 47.1% (45.4% у Qwen2.5-Omni);
🟠IntentBench: 69.33% (64.20% у Qwen2.5-Omni).


📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #HumanOmniV2 #Alibaba