腾讯联合清华、南洋理工大学推出多模态大语言模型Oryx，开启视觉理解新纪元
北京/新加坡，2024年10月26日 – 腾讯联合清华大学和南洋理工大学共同推出了多模态大型语言模型（MLLM）Oryx，这一突破性的模型在视觉理解领域展现出非凡实力，有望开启人工智能的新纪元。
Oryx的核心创新在于其处理视觉数据的独特方式，它融合了两个关键技术：预训练的OryxViT模型和动态压缩模块。OryxViT能够将任意分辨率的图像编码为适合大型语言模型（LLM）处理的视觉表示，而动态压缩模块则根据需求在1到16倍之间压缩视觉标记。这种灵活的设计使Oryx能够高效地处理不同分辨率和时长的视觉输入，无论是高清图像还是超长视频。
Oryx的主要功能：
- 原生分辨率处理： Oryx能够处理任意分辨率的视觉输入，保留图像的全部细节，适用于高精度视觉信息的任务。
- 动态压缩： 根据任务需求，Oryx能够在1到16倍之间动态压缩视觉数据，处理长视频等大规模数据，提高计算效率。
- 多模态理解： Oryx能够理解和分析图像、视频和3D数据，提供丰富的空间和时间理解能力，适用于多种视觉-语言任务。
- 上下文检索： Oryx强化了对视频内容的上下文理解，能够从广泛的上下文中检索特定信息。
- 空间感知： Oryx能够准确把握3D空间中物体的位置和关系，增强对三维空间的理解。
Oryx的技术原理：
- OryxViT模型： 预训练的视觉编码器，将不同分辨率的图像转换为适合大型语言模型处理的视觉表示。
- 自适应位置嵌入： OryxViT使用自适应位置嵌入层，允许模型处理不同大小的图像，而不需要调整到固定分辨率。
- 变长自注意力机制： 允许模型并行处理不同尺寸的视觉数据，提高处理效率和灵活性。
- 区域注意力操作： 在动态压缩模块中，用区域注意力操作交互高分辨率和低分辨率特征图，减轻下采样的影响。
- 混合数据训练： 基于包括图像、视频和3D数据的混合数据集进行训练，提高模型在多模态任务上的性能。
Oryx的应用场景：
Oryx的强大功能使其在多个领域拥有广阔的应用前景：
- 智能监控： 基于Oryx的视频理解能力，可以实时监控和分析监控视频中的事件和活动，提高安防效率。
- 自动驾驶： 在自动驾驶系统中，Oryx能够解析和理解车辆周围的环境，提供更精准的视觉识别，提升驾驶安全。
- 人机交互： Oryx能够理解图像和视频内容，使人机交互更加自然和高效，例如通过图像识别进行搜索或通过视频理解进行指令操作。
- 内容审核： 在社交媒体和在线平台上，Oryx可以帮助自动识别和过滤不当内容，维护网络安全。
- 视频编辑和增强： Oryx能够自动进行视频编辑，例如视频摘要、高光片段生成等，提升视频内容的质量和效率。
- 教育和培训： 在教育领域，Oryx可以提供图像和视频内容的智能分析，辅助教学和学习，提高学习效率。
Oryx的项目地址：
- 项目官网：oryx-mllm.github.io
- GitHub仓库：https://github.com/Oryx-mllm/Oryx
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/spaces/THUdyh/Oryx
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.12961
结语：
Oryx的诞生标志着多模态大语言模型在视觉理解领域取得了重大突破，它将为人工智能技术的发展注入新的活力，并为各行各业带来革新。未来，随着技术的不断发展，Oryx将进一步提升其能力，为人类社会带来更多益处。
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