视频在的跨模态训练过程中需

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练重点关注为视频生成文本描述的任务。此外预训练期间还包含来自数据集的图像文本对以增强模型对静态视觉概念的理解。为了进一步细化分支使用来自和的指令调整数据进行称为微调的过程。这一微调阶段有助于根据特定指令和上下文调整和专业化其视频理解功能。视频继续到分支它利用了强大的音频编码器。该分支结合了两层音频和音频片段嵌入层来计算音频表示。由于音频编码器已经跨多种模态对齐因此分。

支仅专注于视频和图像指令数据以在的输出和语言解码器之间建立连接。要注意的是只有视频音频位置嵌入层和线性层是可训练的。这种选择性训练方法可确保模型学习有效地集成视 柬埔寨手机号码数据 觉音频和文本信息同时保持所需的架构和模式之间的一致性。通过采用最先进的语言处理技术该模型为更准确更全面的视频分析打开了大门支持视频字幕摘要甚至基于视频的问答系统等应用。




我们可以期待看到视频推荐监控和内容审核等领域的显着进步。为利用视听语言模型的力量更智能更直观地理解数字世界中的视频铺平了道路。了解有关人工智能的更多信息新的文本到图像模型可在秒内生成图像稳定的扩散为和元宇宙创造梦想世界重塑精准调用海量集成减少幻觉标签人工智能声音的微调语言模型骆驼迷你视频免责声明本页面上的任何数据文本或其他内容均作为一般市场信息提供而不作为投资建议。