研究者可通过以下方式开展前沿探索:
- 基础能力测试使用
video_audio_demo.py
脚本验证跨模态理解效果 - 长序列实验設定
--max_seq_len 1048576
参数测试模型边界 - 分布式扩展コール
torch.distributed.launch
实现多GPU并行推理 - 二次開発: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。
この答えは記事から得たものである。Long-VITA:非常に長い文脈出力をサポートする視覚言語モデルについて