World Model on Million-Length Video And Language With Blockwise RingAttention: Training Large Context Size Transformers for Long Sequences

Core Concepts

Developing large context size transformers to understand long video and language sequences effectively.

Abstract

This content discusses the challenges of training models on millions-length video and language sequences, utilizing techniques like Blockwise RingAttention. It covers the stages of learning long-context language and vision-language models, architectural modifications for vision input, training steps, evaluation results, further details on training, related works, and future work. Introduction Current limitations in language models understanding aspects beyond text. Importance of joint modeling with videos for broader AI capabilities. Stage I: Learning Long-Context Language Models Extending context using Blockwise RingAttention. Training steps for growing context size effectively. Stage II: Learning Long-Context Vision-Language Models Architectural modifications for incorporating vision input. Training steps for joint training on text-image and text-video data. Further Details MFU during training stages. Training loss curves. Scaling inference for million-length sequences. Conclusion Addressing challenges in understanding the world by combining language and video. Utilizing large autoregressive models with a 1M context size effectively.

Stats

"We train one of the largest context size transformers to date on video and text sequences." "Fully open-sourced a family of 7B parameter models capable of processing long text documents (LWM-Text, LWM-Text-Chat) and videos (LWM, LWM-Chat) of over 1M tokens."

Quotes

"We curate a large dataset of diverse videos and books to train on millions-length multimodal sequences." "Our work paves the way for advancing AI models with reliable reasoning and a grounded understanding of the world."

Key Insights Distilled From

World Model on Million-Length Video And Language With Blockwise RingAttention

by Hao Liu,Wils... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.08268.pdf

Deeper Inquiries

How can better video tokenization improve model performance?

良いビデオトークン化は、モデルの性能を向上させるために重要です。ビデオトークン化が改善されると、以下のような利点があります。 ビジュアル品質の向上: より優れたビデオトークン化手法を使用することで、画像や動画の品質が向上し、モデルはより正確に情報を処理できます。 長く複雑なビデオへの対応: 優れたトークナイザーシステムは、長時間または複雑なビデオシーケンスにも適用可能であり、モデルが細かい情報まで把握しやすくなります。 学習効率の向上: 正確かつ効率的なトークナイゼーション手法を使用することで、モデルの学習速度や精度が向上し、訓練プロセス全体が最適化されます。 したがって、より良いビデオトークナイゼーション技術は、モデルパフォーマンス全体を強化し、視覚的コンテキスト理解能力を高めることに貢献します。

How can limited video datasets impact model training?

限られたビデオ データセットはモデル訓練に大きな影響を与える可能性があります。主な影響要因は次の通りです： 汎用性不足: 限られた量や多様性のあるラージ スケール ビジュアル データセットでは汎用的な特徴表現および知識獲得能力に制約が生じる可能性があります。 過学習リスク: 少数サンプルから成る場合、「過学習」（overfitting）現象発生リスク増加。これによって未知また新規入力へ対応困難事態発生リスキングレードアップします。 一般化能力低下: 訓練中使われている少数サブセットだけから成立していてもその他類似タイプ映像分析時一般的認識・予測能力低下問題起こす恐れ有。 このような問題点から，十分量及多様性あるラージ スケール ビジュアル データセット取得必要不可欠です．

How can future research address the lack of visual quality in video datasets?

将来的課題解消策： 高品質映像収集促進： 高解像度映像収集推進活動展開． 生成型AI技術導入： GANs等生成型AI技術採用，既存映像補完・拡張行う. 自己教師付与： 自己教師付与方法実施，人間エキスパート意見参考元作成． ドメイン適応戦略採用： 異種ドメイン間共通特徴抽出戦略専門家チーム結集実施. これら方策採取する事で今後充実した高品質ラージ スケール ビジュアル データセット整備期待されています。