研究者可通过以下方式开展前沿探索:
- 基础能力测试: Use
video_audio_demo.py
脚本验证跨模态理解效果 - 长序列实验: Settings
--max_seq_len 1048576
参数测试模型边界 - 分布式扩展: Call
torch.distributed.launch
实现多GPU并行推理 - secondary development:基于开源权重微调适配特定领域(如医疗影像分析)
团队提供了完整的评估脚本(evaluate.sh
)和Video-MME等标杆数据集支持,研究者还可通过修改qwen2p5_instruct
对话模板开发新交互方式。
This answer comes from the articleLong-VITA: A Visual Language Model Supporting Very Long Contextual OutputsThe