LVBench

Benchmark de comprensión de videos largos

Nuevo Producto PremiumVideoComprensión de vídeoBenchmark

LVBench es un benchmark diseñado específicamente para la comprensión de videos largos, con el objetivo de impulsar la capacidad de los modelos de lenguaje grandes multimodales para comprender videos de varias horas de duración. Esto es crucial para aplicaciones prácticas como la toma de decisiones a largo plazo, la realización de críticas y debates cinematográficos profundos, y la narración de eventos deportivos en vivo.

Proporciona un benchmark para la comprensión de videos largos.
Incluye videos de fuentes públicas
como series de televisión
transmisiones deportivas y grabaciones de vigilancia cotidianas.
Incluye diversas tareas enfocadas en la comprensión y extracción de información de videos largos.
Utiliza anotaciones manuales y técnicas de asistencia por modelos para crear un conjunto de datos de preguntas y respuestas sobre comprensión de video.
Desafía a los modelos multimodales a demostrar memoria a largo plazo y capacidad de comprensión extendida.
Impulsa el desarrollo de modelos más avanzados a través de LVBench para abordar la complejidad de la comprensión de videos largos.

LVBench es adecuado para investigadores y desarrolladores que necesitan evaluar y mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes multimodales en la comprensión de videos largos.

Los investigadores utilizan LVBench para evaluar el rendimiento de diferentes modelos en tareas de preguntas y respuestas sobre videos largos.
Los desarrolladores utilizan el conjunto de datos de LVBench para entrenar y probar sus modelos de comprensión de video.
Las instituciones educativas pueden utilizar LVBench como herramienta pedagógica para ayudar a los estudiantes a comprender los avances en la tecnología de comprensión de video.

Acceder al sitio web oficial de LVBench.
Comprender la información de contexto y la importancia de LVBench.
Revisar los detalles del conjunto de datos
incluyendo las categorías y subcategorías de video.
Analizar el rendimiento de diferentes modelos en LVBench para comprender las limitaciones de la tecnología actual.

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LVBench Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

561

Tasa de rebote

57.00%

Páginas promedio por visita

2.0

Duración promedio de la visita

00:00:05

LVBench Tendencia de visitas

LVBench Distribución geográfica de las visitas

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LVBench

LVBench Situación del tráfico más reciente

LVBench Tendencia de visitas

LVBench Distribución geográfica de las visitas

LVBench Fuentes de tráfico

LVBench Alternativas

LVBench — Benchmark de comprensión de videos largos

Apollo-LMMs — Exploración de la comprensión de video en modelos grandes multimodales

ZeroBench — ZeroBench es un benchmark visual de alta dificultad para modelos multimodales grandes contemporáneos.

VideoRAG — VideoRAG es un marco de generación mejorado con recuperación diseñado para procesar videos de contexto extremadamente largo.

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL es un potente modelo de lenguaje visual que comprende el contenido de imágenes y videos y genera texto correspondiente.

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

OmAgent.com — Un marco de agente nativo multimodal para dispositivos inteligentes y más.

videoprompt.org — Biblioteca de indicaciones para la generación de videos con IA

FlagEval — Plataforma de evaluación de modelos

FACTS Grounding — Benchmark de última generación para evaluar la veracidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño.

P-MMEval — Benchmark de evaluación multilingüe y multitarea para modelos lingüísticos grandes (LLM)

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B es el último modelo de lenguaje visual, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

Qwen2-VL-2B — Modelo de lenguaje visual líder en el sector, que admite la comprensión multimodal y la generación de texto.

PPLLaVA — Modelo de implementación de GPU para la comprensión de secuencias de vídeo

PARTNR — Benchmark de planificación e inferencia de tareas multiagente

SimpleQA — Benchmark para evaluar la capacidad de los modelos lingüísticos para responder preguntas de carácter fáctico.

LongVU — Modelo de compresión adaptativa espacio-temporal para la comprensión del lenguaje en videos largos

Aria — Modelo híbrido de expertos nativo multimodal

MLE-bench — Benchmark de evaluación de agentes de IA para la capacidad de ingeniería de aprendizaje automático

LLaVA-Video — Investigación en ajuste fino de instrucciones de video y datos sintéticos

TAG-Bench — Benchmark de procesamiento de lenguaje natural para consultas de bases de datos

Video-CCAM — Modelo de video multilingüe ligero y flexible desarrollado por el equipo de investigación multimedia de Tencent QQ.

Goldfish — Modelo avanzado para la comprensión de video.

MiraData — Conjunto de datos de video largo a gran escala con subtítulos estructurados

InternLM-XComposer-2.5 — Un modelo de lenguaje visual grande y multifuncional

ShareGPT4Video — Modelo de IA que mejora la comprensión y generación de video.

VideoLLaMA2-7B — Modelo de lenguaje grande para video, que ofrece respuestas a preguntas visuales y generación de subtítulos de video.

VideoLLaMA 2 — Modelo avanzado de modelado espacio-temporal y comprensión de audio en el campo de la comprensión de video.

VILA — Un modelo de lenguaje visual multiimagen que cuenta con esquemas de entrenamiento, inferencia y evaluación, y que se puede implementar desde la nube hasta dispositivos de borde (como Jetson Orin y computadoras portátiles).