Python/ django

Forwarded from Machinelearning

1:47

Media is too big

VIEW IN TELEGRAM

🌟 Apollo: семейство мультимодальных моделей для понимания медиаконтента.

Apollo - набор MMLM, которые умеют решать разные задачи с видеоконтентом. Они могут понимать длинные видео, рассуждать о событиях во времени и поддерживать многосторонние видео-диалоги.

Модели показывают высокую производительность даже при относительно небольшом размере в 3 млрд. параметров, превосходя по эффективности конкурентов с моделями в 7В-30В параметров.

Этого удалось достичь благодаря тщательному проектированию и комбинированию SigLIP-SO400M (для изображений) и InternVideo2 (для видео). Их синергия дает более устойчивое представление на задачах временных рассуждений.

▶️ Семейство состоит из трех моделей:

🟢Apollo 7B
🟢Apollo 3B
🟢Apollo 1.5B

⚠️ Код для тонкой настройки, применение LoRA в Apollo и документацию разработчики обещают опубликовать позднее. Пока в репозитории проекта размещен только пример инференса на Transformers.


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Demo Apollo-3B
🖥GitHub



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Apollo

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍12❤4🔥3

www.tgoop.com/pythonl/4465

7.36K viewsDec 16, 2024 at 19:42

🌟 Apollo: семейство мультимодальных моделей для понимания медиаконтента.

Apollo - набор MMLM, которые умеют решать разные задачи с видеоконтентом. Они могут понимать длинные видео, рассуждать о событиях во времени и поддерживать многосторонние видео-диалоги.

Модели показывают высокую производительность даже при относительно небольшом размере в 3 млрд. параметров, превосходя по эффективности конкурентов с моделями в 7В-30В параметров.

Этого удалось достичь благодаря тщательному проектированию и комбинированию SigLIP-SO400M (для изображений) и InternVideo2 (для видео). Их синергия дает более устойчивое представление на задачах временных рассуждений.

▶️ Семейство состоит из трех моделей:

🟢Apollo 7B
🟢Apollo 3B
🟢Apollo 1.5B

⚠️ Код для тонкой настройки, применение LoRA в Apollo и документацию разработчики обещают опубликовать позднее. Пока в репозитории проекта размещен только пример инференса на Transformers.


📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Arxiv
🟡Demo Apollo-3B
🖥GitHub



@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #MMLM #Apollo