人工智能大模型原理与应用实战：使用大规模模型进行视频理解_视频理解大模型

1.背景介绍

随着社会的发展，人类对视频的理解能力也在飞速增长。通过分析视频信息，计算机及自动化工程师可以实现各种新型的应用。然而，如何快速、准确地理解复杂的视频信息却是一个难题。众所周知，解决这一难题需要大量的人工智能（AI）模型训练和数据的收集，这个过程耗时且昂贵。因此，如何利用机器学习的方法在海量数据中提取关键信息并快速地检索出有用的信息成为当下研究热点。另外，如何利用这些信息对复杂的现实世界问题进行建模和预测也是计算机视觉领域的一个重要方向。视频理解任务又往往具有极高的复杂性，涉及到多种因素之间的交互作用、场景变化的多样性等。如何建立能够处理复杂视频信息并有效地运用大规模模型解决这些问题就成为了关键。

2.核心概念与联系

视频理解系统可以由以下几大模块组成：

• 模态理解：从输入视频中识别物体、空间关系及其运动轨迹，将不同对象或事件在时间上的连续性还原为一个有意义的时间序列；
• 情感分析：对视频中的声音和视觉表情进行深度分析，提取特征词汇和情感倾向作为输入，生成关于视频的情感标签；
• 对话理解：从对话文本中识别用户的兴趣和诉求，并利用对话历史记录、上下文等进行问答匹配；
• 场景理解：对输入视频中多个对象及其相互关系进行解析，形成完整的三维空间图景，包括物体位置、运动轨迹、空间关系；
• 任务执行：基于上述分析结果，根据用户需求将知识和技能应用于实际的任务。 人工智能大模型（AAM）是指采用机器学习方法解决人工智能（AI）领域中复杂问题的高效工具。它通常是建立在大量数据集、强大的计算性能和严格的可靠性保证之上的。AAM的原理主要分为两步：