VideoPrism: Google의 Machine Learning 모델을 활용한 효율적인 비디오 이해

핵심 기술

VideoPrism은 Google이 개발한 최신 머신러닝 모델로, 비디오 데이터를 효과적으로 이해하고 처리하기 위한 비디오 인코더 학습 및 비디오-텍스트 대조 학습, 마스크 비디오 모델링 기법을 활용합니다.

기술적 세부사항

• 모델 학습 단계:
  • 첫 번째 단계: 비디오 인코더를 학습시킵니다.
  • 두 번째 단계: 비디오만을 사용하여 학습합니다.
• 학습 목표:
  • 비디오 레벨의 전역 임베딩(global embedding)과 토큰 단위의 지역 임베딩(token-wise local embeddings)을 예측합니다.
  • 학습 중에는 인코더의 출력 토큰에 무작위 셔플링(shuffle)을 적용합니다.
• 학습 방법론:
  • 비디오-텍스트 대조 학습 (Video-text contrastive training): CLIP과 유사한 방식으로 비디오 인코더와 풀러(pooler)를 학습합니다.
  • 마스크 비디오 모델링 (Masked video modeling): VideoPrism은 오직 비디오만으로 학습하며, 이는 페어링 데이터가 방해될 수 있기 때문입니다. 고정된 비디오 인코더를 사용하여, 작은 모델인 VideoPrism이 풀링된 전역 정보와 셔플된 지역 토큰 정보를 예측합니다.

개발 임팩트

VideoPrism은 지식 증류(knowledge distillation)의 개념을 활용하여, 기존의 강력한 모델에서 학습된 지식을 더 작고 효율적인 모델로 이전하는 데 기여할 수 있습니다. 이를 통해 비디오 이해 모델의 성능을 유지하면서도 경량화 및 효율성을 높일 수 있습니다.

커뮤니티 반응

원문에서는 "요와 VideoPrism은 knowledge distillation의 것"이라는 간결한 요약으로 기술의 본질을 파악하고 있습니다. 이는 비디오 모델링 분야에서 지식 증류의 중요성을 시사합니다.