論文の概要: LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10188v6
• Date: Fri, 13 Dec 2024 02:32:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:07.246793
• Title: LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos
• Title（参考訳）: LongVILA:ロングビデオのためのロングコンテキストビジュアル言語モデルのスケーリング
• Authors: Yukang Chen, Fuzhao Xue, Dacheng Li, Qinghao Hu, Ligeng Zhu, Xiuyu Li, Yunhao Fang, Haotian Tang, Shang Yang, Zhijian Liu, Ethan He, Hongxu Yin, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Linxi Fan, Yuke Zhu, Yao Lu, Song Han,
• Abstract要約: LongVILAは、Long-contextビジュアル言語モデルのためのフルスタックソリューションである。 LongVILAは、VILAのビデオフレーム数を8から2048に効率的に拡張し、6,000フレーム(100万枚以上のトークン)のビデオニードル・イン・ア・ヘイスタックで99.8%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.28679075537089
• License:
• Abstract: Long-context capability is critical for multi-modal foundation models, especially for long video understanding. We introduce LongVILA, a full-stack solution for long-context visual-language models by co-designing the algorithm and system. For model training, we upgrade existing VLMs to support long video understanding by incorporating two additional stages, i.e., long context extension and long video supervised fine-tuning. However, training on long video is computationally and memory intensive. We introduce the long-context Multi-Modal Sequence Parallelism (MM-SP) system that efficiently parallelizes long video training and inference, enabling 2M context length training on 256 GPUs without any gradient checkpointing. LongVILA efficiently extends the number of video frames of VILA from 8 to 2048, achieving 99.8% accuracy in 6,000-frame (more than 1 million tokens) video needle-in-a-haystack. LongVILA-7B demonstrates strong accuracy on 9 popular video benchmarks, e.g. 65.1% VideoMME with subtitle. Besides, MM-SP is 2.1x - 5.7x faster than ring style sequence parallelism and 1.1x - 1.4x faster than Megatron with a hybrid context and tensor parallelism. Moreover, it seamlessly integrates with Hugging Face Transformers.
• Abstract（参考訳）: ロングコンテクスト能力はマルチモーダル基礎モデル、特にロングビデオ理解において重要である。 本稿では,LongVILAを提案する。LongVILAは,アルゴリズムとシステムの共同設計により,長文ビジュアル言語モデルのためのフルスタックソリューションである。 モデルトレーニングでは,既存のVLMをアップグレードして,2つの追加ステージ,すなわち長期文脈拡張と長期ビデオ教師付き微調整を組み込むことで,長時間ビデオ理解を支援する。 しかし、長ビデオのトレーニングは計算的かつメモリ集約的である。 我々は,長いビデオのトレーニングと推論を効率的に並列化し,勾配チェックポイントを使わずに256GPU上で2Mのコンテキスト長トレーニングを可能にする,長文マルチモーダルシーケンス並列(MM-SP)システムを提案する。 LongVILAは、VILAのビデオフレーム数を8から2048に効率的に拡張し、6,000フレーム(100万枚以上のトークン)のビデオニードル・イン・ア・ヘイスタックで99.8%の精度を達成した。 LongVILA-7Bは9つの人気のあるビデオベンチマークで高い精度を示す。 加えて、MM-SPはリングスタイルのシーケンス並列性より2.1x - 5.7倍速く、ハイブリッドコンテキストとテンソル並列性を持つメガトロンより1.1x - 1.4倍速い。 さらに、Hugging Face Transformersとシームレスに統合される。

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