Link：vila
VILA是一個預訓練的視覺語言模型（VLM），它透過大規模的交錯影象-文本資料進行預訓練，從而實作影片理解和多影象理解能力。VILA透過AWQ 4bit量化和TinyChat框架在邊緣設備上可部署。主要優點包括：1) 交錯影象-文本資料對於提升效能至關重要；2) 在交錯影象-文本預訓練期間不凍結大型語言模型（LLM）可以促進上下文學習；3) 重新混合文本指令資料對於提升VLM和純文本效能至關重要；4) 標記壓縮可以擴充影片幀數。VILA展示了包括影片推理、上下文學習、視覺思維鏈和更好的世界知識等引人入勝的能力。
需求人群：
[“研究人員和開發者：可以利用VILA進行影片理解和多影象理解相關的研究和應用開發。”,”企業使用者：在需要影片內容分析和理解的商業場景中，如安全監控、內容推薦等，VILA可以提供強大的技術支援。”,”教育領網域：VILA可以作為教學工具，幫助學生更好地理解視覺語言模型的工作原理和應用場景。”]
使用場景示例：
使用VILA進行影片內容的自動標註和分析。
在教育平臺中整合VILA，提供影象和影片的智慧解讀功能。
將VILA應用於智慧安防系統，進行實時影片監控和異常行為偵測。
產品特色：
影片理解能力：VILA-1.5版本提供了影片理解功能。
多模型尺寸：提供3B/8B/13B/40B四種模型尺寸。
高效部署：透過AWQ量化的4bit VILA-1.5模型，可在多種NVIDIA GPU上高效部署。
上下文學習：在交錯影象-文本預訓練期間不凍結LLM，促進上下文學習。
標記壓縮：透過標記壓縮技術擴充影片幀數，提升模型效能。
開原始碼：包括訓練程式碼、評估程式碼、資料集和模型檢查點在內的所有內容均已開源。
效能提升：透過特定技術手段，如重新混合文本指令資料，顯著提升VLM和純文本效能。