科技媒體marktechpost報道，英偉達近日發布視覺-語言模型Eagle 2.5，專注于長上下文多模態學習，尤其擅長處理高分辨率圖像和長視頻序列。盡管參數規模僅為8B，該模型在Video-MME基準測試(512幀輸入)中取得72.4%的高分，性能媲美更大規模模型。
Eagle 2.5的成功得益于創新訓練策略，包括信息優先采樣和漸進式后訓練。前者通過圖像區域保留技術和自動降級采樣優化視覺與文本輸入平衡;后者逐步擴展上下文窗口，確保模型在不同輸入長度下保持穩定。此外，定制數據集Eagle-Video-110K結合雙重標注方法，顯著提升了模型在高幀數任務中的表現。
性能測試顯示，Eagle 2.5在多項視頻和圖像理解任務中表現優異，例如MVBench得分74.8，DocVQA達94.1。消融研究證實，其關鍵訓練策略和數據集的貢獻不可替代。
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