Видео и язык: открывая возможности мультимодальных моделей

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа Molmo2 предоставляет открытые веса и данные для обучения моделей, способных понимать и связывать видео, изображения и текст.

Molmo2 — семейство открытых моделей для анализа видео и изображений с поддержкой привязки к объектам и пониманием длинных последовательностей.

Современные видео-языковые модели (VLM) часто остаются закрытыми, ограничивая возможности сообщества для их улучшения и адаптации. В данной работе, ‘Molmo2: Open Weights and Data for Vision-Language Models with Video Understanding and Grounding’, представлена новая семья VLM с открытым исходным кодом, демонстрирующая передовые результаты, особенно в задачах, требующих привязки к конкретным объектам в видеоряде. Ключевым вкладом является создание семи новых видео- и двух мульти-изображных датасетов, а также эффективная схема обучения, позволяющая достичь конкурентоспособных показателей в задачах понимания и обработки видео. Сможем ли мы с помощью открытых данных и моделей Molmo2 значительно расширить возможности VLM в реальных приложениях, требующих точной привязки к видеоконтенту?

Понимание Видео: Преодоление Границ Рассуждений

Современные модели, объединяющие обработку изображений и естественного языка, сталкиваются с существенными трудностями при анализе видеоматериалов, требующих последовательного и многоступенчатого рассуждения. В отличие от задач, где достаточно одномоментного распознавания объектов, понимание видео предполагает не только идентификацию происходящего, но и отслеживание изменений, установление причинно-следственных связей и прогнозирование дальнейшего развития событий. Эти модели часто демонстрируют ограниченную способность к построению логических цепочек и экстраполяции информации, что приводит к ошибкам при решении сложных задач, таких как определение намерений действующих лиц или предсказание последствий их действий. Неспособность к комплексному анализу ограничивает их применение в критически важных областях, требующих надежного и точного понимания визуального контента.

Существующие модели, объединяющие зрение и язык, зачастую испытывают трудности с корректной интерпретацией визуальной информации, развивающейся во времени и пространстве. Это связано с недостаточным уровнем “заземления” — способности связывать абстрактные языковые представления с конкретными визуальными деталями и их динамическим изменениями. Модели могут успешно идентифицировать объекты, но испытывают затруднения в понимании как эти объекты взаимодействуют друг с другом и где происходят эти взаимодействия в контексте видеоряда. Отсутствие надежной связи между языком и визуальным миром приводит к ошибкам в понимании сложных событий и последовательностей действий, ограничивая возможности этих моделей в решении задач, требующих пространственного и временного рассуждения. Улучшение этих “заземляющих” способностей является ключевой задачей для развития более эффективных и надежных систем видеопонимания.

Molmo2: Архитектура для Укорененного Визуально-Языкового Рассуждения

Molmo2 представляет собой новый подход к пониманию видео, основанный на применении эффективных архитектур и целенаправленных наборов данных для обучения. В отличие от традиционных методов, Molmo2 оптимизирован для обработки последовательностей видеокадров с минимальными вычислительными затратами. Обучение модели проводилось с использованием тщательно отобранных данных, акцентируя внимание на задачах, требующих понимания визуальной информации и ее связи с языковым контекстом. Данный подход позволяет достичь высокой производительности при относительно небольшом количестве параметров, что делает Molmo2 применимым в ресурсоограниченных средах.

Ключевым фактором высокой производительности Molmo2 является использование метода Message Tree Encoding для эффективной обработки последовательных видеокадров. Данная техника позволяет построить древовидную структуру, представляющую взаимосвязи между кадрами, что значительно снижает вычислительные затраты по сравнению с обработкой каждого кадра независимо. В процессе кодирования, информация о каждом кадре распространяется по дереву, агрегируя релевантные данные и уменьшая размерность представления. Это позволяет модели более эффективно извлекать временные зависимости и понимать контекст происходящего в видео, особенно при обработке длинных последовательностей кадров.

Семейство моделей Molmo2 включает в себя варианты с различным количеством параметров — Molmo2-4B, Molmo2-8B и Molmo2-O-7B — что позволяет пользователям выбирать конфигурацию, оптимальную для их вычислительных ресурсов и требуемой производительности. Данные модели демонстрируют передовые результаты среди моделей с открытым исходным кодом на различных эталонных задачах по пониманию видео и обработке языка, обеспечивая конкурентоспособную точность при меньшем количестве параметров по сравнению с другими решениями.

Данные Molmo2: Основа для Точного Укоренения

Модель Molmo2 обучается на коллекции из 9 новых наборов данных — Molmo2 Data — разработанных специально для проверки и улучшения возможностей понимания видео. Эти наборы данных включают в себя разнообразные сценарии и задачи, призванные выявить слабые места существующих алгоритмов и способствовать развитию более надежных и точных систем анализа видео. Акцент сделан на создании сложных и реалистичных ситуаций, требующих от модели глубокого понимания визуальной информации и способности к логическим выводам, что необходимо для решения задач, связанных с распознаванием объектов, отслеживанием движения и пониманием действий в видео.

Создание набора данных Molmo2 в значительной степени опиралось на ручную аннотацию для обеспечения высокого качества меток и точной информации о привязке объектов. Процесс включал привлечение людей для разметки видеоматериалов, определения местоположения объектов интереса и их отслеживания во времени. Тщательная ручная проверка и корректировка аннотаций позволили минимизировать ошибки и обеспечить надежность данных, необходимых для обучения и оценки моделей компьютерного зрения, занимающихся задачами понимания видео и привязкой объектов к изображениям.

Набор данных Molmo2 включает в себя разнообразные задачи, такие как определение объектов на нескольких изображениях (Multi-Image Pointing) и отслеживание объектов в видеопотоке (Video Tracking). Такая широкая охваченность различных типов задач способствует обобщающей способности модели, позволяя ей эффективно работать с новыми, ранее не встречавшимися сценариями. В результате, Molmo2 обеспечивает передовые результаты на бенчмарке Point-Bench, демонстрируя значительное улучшение точности и надежности систем визуального восприятия.

Результаты и Бенчмарки: Превосходя Конкурентов

Модель Molmo2 демонстрирует устойчивое превосходство над другими открытыми моделями, работающими с визуальной и языковой информацией, такими как Qwen3-VL, и значительно превосходит CLIP в задачах, связанных с привязкой объектов на изображениях и видео. В ходе тестирования было установлено, что Molmo2 демонстрирует более высокую точность и эффективность в определении и отслеживании объектов, что подтверждается результатами в ключевых задачах, где требуется сопоставление визуальных данных с текстовыми запросами. Данное превосходство подчеркивает потенциал Molmo2 в областях, требующих точного понимания визуального контента и его связи с языком, открывая новые возможности для разработки приложений компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Модель Molmo2 демонстрирует впечатляющие результаты, успешно конкурируя с проприетарными системами, такими как Gemini 3 Pro. Это достижение подчеркивает значительный потенциал открытых исследований в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Особенно заметно превосходство Molmo2 в задаче Molmo2-VideoCount, где модель превосходит своих конкурентов, подтверждая свою эффективность в анализе и понимании видеоданных. Полученные результаты указывают на то, что открытые модели способны достигать, а иногда и превосходить производительность проприетарных решений, способствуя развитию инноваций и доступности передовых технологий.

Успех модели Molmo2 в задачах отслеживания и подсчета объектов обусловлен эффективным применением механизмов двунаправленного внимания и взвешивания токенов. Двунаправленное внимание позволяет модели учитывать контекст как предшествующих, так и последующих кадров, что критически важно для поддержания связности отслеживаемых объектов, особенно в сложных видеопотоках. В свою очередь, взвешивание токенов позволяет выделить наиболее значимые признаки, игнорируя шум и отвлекающие факторы. В результате, Molmo2 демонстрирует передовые результаты на ряде эталонных бенчмарков, включая значительное улучшение производительности в задаче Burst-VideoCount, где требуется точный подсчет объектов в быстро меняющихся сценах. Сочетание этих двух механизмов позволяет модели достигать высокой точности и надежности даже в сложных условиях, превосходя существующие аналоги.

Будущее Визуально-Языкового Искусственного Интеллекта

Модель Molmo2, созданная на базе архитектуры OLMo, представляет собой значительный прогресс в области визуально-языкового искусственного интеллекта. Разработчики достигли повышения надежности и эффективности обработки информации, позволяя системе более точно понимать и интерпретировать визуальный контент в сочетании с текстовыми данными. В отличие от предыдущих моделей, Molmo2 демонстрирует улучшенные показатели в задачах, требующих комплексного анализа изображений и видео, а также генерации связных и релевантных текстовых описаний. Этот шаг открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к более естественному и интуитивному взаимодействию с окружающим миром, и закладывает основу для дальнейших исследований в области робототехники и автономных систем.

Для повышения точности оценки плотных подписей к видео использовался инновационный подход, основанный на применении больших языковых моделей (LLM) в качестве экспертов-оценщиков. Вместо традиционных метрик, полагающихся на точное совпадение слов, LLM анализировали семантическую близость и согласованность сгенерированных подписей с содержанием видео. Этот метод позволил более адекватно оценивать качество подписей, учитывая нюансы и контекст визуальной информации. В результате применения LLM-as-a-Judge, удалось добиться значительного улучшения показателей F1 для плотных подписей к видео, что свидетельствует о повышении точности и информативности генерируемых описаний.

Дальнейшие исследования сосредоточены на масштабировании разработанных методов и изучении их применения в перспективных областях, таких как робототехника и автономные системы. Оценка, основанная на предпочтениях людей, демонстрирует, что Molmo2 достигает уровня, сопоставимого или превосходящего другие модели с открытым исходным кодом. Это указывает на значительный потенциал для создания более надежных и эффективных систем искусственного интеллекта, способных к взаимодействию с визуальной информацией и языком, что открывает возможности для широкого спектра практических применений, начиная от помощи в повседневных задачах и заканчивая сложными промышленными процессами.

Исследование представляет семейство моделей Molmo2, демонстрирующих передовые возможности в области понимания видео и изображений. Это не просто увеличение масштаба существующих решений, а принципиально новый подход к обучению, делающий акцент на привязке визуальной информации к языковым описаниям и способности к пониманию длинных последовательностей. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Представление — это не просто хранение данных; это активный процесс организации информации для конкретной цели». В Molmo2 эта «цель» — создание системы, способной не только видеть, но и понимать контекст и взаимосвязи в видео, что открывает путь к созданию более интеллектуальных и полезных мультимодальных систем. Элегантность подобного подхода проявляется в гармоничном сочетании инновационных методов обучения и тщательно подобранных наборов данных, что позволяет достичь впечатляющих результатов.

Что Дальше?

Представленный здесь Molmo2, несомненно, демонстрирует изящество в достижении state-of-the-art результатов. Однако, как часто бывает, решение одной задачи лишь обнажает новые грани сложности. Успех в области видео-языковых моделей требует не просто увеличения объёма данных или масштаба трансформаторов, но и глубокого понимания того, как информация структурируется во времени и пространстве. По-настоящему элегантное решение должно быть лаконичным, а не громоздким.

Особое внимание следует уделить проблемам, связанным с долгосрочным контекстом. Способность модели не просто «видеть» происходящее, но и «понимать» его развитие во времени, остаётся сложной задачей. Последовательность в обучении и структуре данных — это не просто техническая необходимость, но и форма эмпатии к будущим пользователям, которые будут полагаться на эти модели.

В конечном итоге, истинный прогресс заключается не в создании всё более сложных систем, а в разработке тех, которые кажутся простыми и интуитивно понятными. Хорошая архитектура незаметна, пока не сломается. И Molmo2, несмотря на свои достижения, лишь указывает путь к этой изысканной простоте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10611.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-18 02:25

🚀 Квантовые новости