在多模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域，視覺-語言模型（VLMs）的飛速發(fā)展讓我們看到了不同模態(tài)之間融合的巨大潛力。然而，盡管取得了顯著的進(jìn)步，這些模型大多集中在短文本任務(wù)上，對于長文本的理解能力卻始終是它們的“軟肋”。尤其是在處理長視頻理解和高分辨率圖像/視頻理解時，如何有效處理擴(kuò)展的視覺上下文，依然是一個亟待解決的難題。

長文本理解的困境與挑戰(zhàn)

長文本理解的不足，很大程度上是因為現(xiàn)有的視覺-語言模型在數(shù)據(jù)集構(gòu)建、架構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略以及計算/內(nèi)存瓶頸等方面都面臨著諸多挑戰(zhàn)。雖然之前的研究嘗試過擴(kuò)展上下文長度，但效果并不理想：與專有模型相比，性能提升有限；隨著視覺輸入的增加，改進(jìn)效果也不一致；而且，最優(yōu)的訓(xùn)練策略也尚未明確。

Eagle 2.5：長文本訓(xùn)練的“破局者”

在這樣的背景下，NVIDIA推出的Eagle 2.5模型，就像一顆璀璨的新星，為長文本視覺-語言模型的發(fā)展帶來了新的希望。與那些僅僅為了處理更長多模態(tài)序列而犧牲性能的模型不同，Eagle 2.5在增加輸入長度的同時，能夠?qū)崿F(xiàn)一致的性能提升，而不僅僅是容納更長的輸入。它在上下文覆蓋方面表現(xiàn)出色，并且隨著幀數(shù)的增加，性能呈一致的上升趨勢。與GPT-4o和Qwen2.5-VL-72B等參數(shù)量更大的模型相比，Eagle 2.5在性能上毫不遜色，同時卻保持著更小的參數(shù)規(guī)模。

圖像和視頻理解的卓越表現(xiàn)

Eagle 2.5在圖像和視頻理解的多個基準(zhǔn)測試中都展現(xiàn)出了非凡的性能，無論是與開源模型還是專有模型相比，都取得了極具競爭力的結(jié)果。在視頻理解方面，Eagle2.5-8B在多個視頻基準(zhǔn)測試中都取得了令人矚目的成績：在MVBench上達(dá)到了74.8，在Perception_test上達(dá)到了82.0，在EgoSchema上達(dá)到了72.2，輕松超越了類似規(guī)模的InternVL2.5-8B（72.0）和Qwen2.5-VL-8B（69.6、70.5、65.0）。在長視頻理解方面，Eagle 2.5更是表現(xiàn)出色，在MLVU上達(dá)到了77.6，在LongVideobench上達(dá)到了66.4，甚至超過了InternVL2.5-78B（75.7、63.6）。在VideoMME（無字幕）上，Eagle 2.5達(dá)到了72.4，與擁有72B參數(shù)的模型極為接近，但使用的參數(shù)卻少得多。

在圖像理解方面，Eagle2.5-8B同樣表現(xiàn)出色，涵蓋了文檔理解（DocVQA上達(dá)到94.1，ChartQA上達(dá)到87.5）、信息提?。↖nfoVQA上達(dá)到80.4，TextVQA上達(dá)到83.7）以及光學(xué)字符識別（OCRBench上達(dá)到869）等多個領(lǐng)域。此外，該模型在通用感知和推理任務(wù)（MMstar上達(dá)到66.2，RWQA上達(dá)到76.7，MMB?.?上達(dá)到81.7）、特定領(lǐng)域的知識（MMMU上達(dá)到55.8，AI2D上達(dá)到84.5）、視覺幻覺評估（HallB上達(dá)到54.7）以及數(shù)學(xué)推理（MathVista上達(dá)到67.8）等方面也展現(xiàn)出了均衡的能力。

獨(dú)特的訓(xùn)練策略：信息優(yōu)先采樣與漸進(jìn)式訓(xùn)練

Eagle 2.5之所以能夠取得如此優(yōu)異的性能，其訓(xùn)練策略功不可沒。該策略包含兩個關(guān)鍵組成部分：信息優(yōu)先采樣和漸進(jìn)式訓(xùn)練。

信息優(yōu)先采樣

在多模態(tài)訓(xùn)練中，視覺內(nèi)容的采樣至關(guān)重要。多圖像文檔通常包含數(shù)十頁超高分辨率的圖像，而視頻內(nèi)容的長度則可以從幾秒到幾小時不等。為了有效管理這種多樣性，Eagle 2.5提出了信息優(yōu)先采樣策略，從視覺和語義兩個維度促進(jìn)信息的保留。

• 圖像區(qū)域保護(hù)（IAP）：傳統(tǒng)的平鋪方法將大小為W×H的圖像劃分為一個固定的網(wǎng)格。雖然這種方法在處理高分辨率輸入時效果不錯，但往往會因為不恰當(dāng)?shù)膶捀弑忍幚矶で紙D像的幾何形狀。為了解決這個問題，Eagle 2.5提出了一種以面積優(yōu)先的平鋪策略，優(yōu)化了兩個關(guān)鍵目標(biāo)：面積保護(hù)和寬高比保真度。
• 自動降級采樣（ADS）：視覺-語言模型需要在視覺和文本輸入之間仔細(xì)分配序列長度預(yù)算。Eagle 2.5提出了自動降級采樣（ADS），這是一種以全上下文為中心的策略，動態(tài)優(yōu)化這種平衡。ADS采用雙階段降級過程：時間降級首先優(yōu)化幀或頁面的采樣，然后是平鋪降級，以最大化利用可用上下文。

漸進(jìn)式訓(xùn)練

Eagle 2.5還引入了一個全面的后訓(xùn)練框架，包含兩種互補(bǔ)的策略：

• 混合后訓(xùn)練：ADS方法根據(jù)最大序列長度自適應(yīng)調(diào)整每個訓(xùn)練樣本，提供了一種與幀無關(guān)的訓(xùn)練范式。通過實施混合訓(xùn)練策略和長度平衡打包，Eagle 2.5能夠在整個上下文長度范圍內(nèi)均勻優(yōu)化性能。
• 漸進(jìn)式混合后訓(xùn)練：對于最大序列長度值較大的場景，Eagle 2.5提出了一種漸進(jìn)式混合訓(xùn)練方法，逐漸讓模型接觸到越來越長的序列長度，系統(tǒng)地增強(qiáng)其處理擴(kuò)展上下文的能力。

Eagle-Video-110K：為長文本理解量身定制的多樣化視頻數(shù)據(jù)集

現(xiàn)有的視頻數(shù)據(jù)集往往包含的視頻過短，無法滿足全面長文本理解的需求。Eagle-Video-110K通過從多個來源（如Vidchapters、MiraData、InternVid-10M、Panda-70M、Vript、Shot2story、ViTT和WebVid-10M）精心策劃一系列較長的視頻，解決了這一局限性。通過采用基于CLIP嵌入和相似性閾值的多樣性驅(qū)動策略，Eagle-Video-110K能夠識別并選擇顯著延長訓(xùn)練和評估可用平均時長的全新視頻。

Eagle-Video-110K的另一個亮點是其獨(dú)特的雙注釋管道，結(jié)合了自上而下和自下而上的方法，以實現(xiàn)全面的視頻理解。在自上而下的方法中，利用人類注釋的章節(jié)作為語義上有意義的視頻片段，通過GPT-4o生成章節(jié)級密集字幕和長形式問答對。與此同時，自下而上的方法則專注于局部時空細(xì)節(jié)，通過GPT-4o生成帶有時間間隔參考和文本上下文錨點的剪輯級問答對。這種分層方法使得模型能夠同時實現(xiàn)細(xì)粒度的時空理解和高級語義理解，為長文本視頻推理提供了有力支持。

Eagle-Video-110K對視頻理解性能產(chǎn)生了顯著影響。它不僅在主流的長視頻和短視頻基準(zhǔn)測試中提升了模型性能，還通過提供之前開源訓(xùn)練集中缺失的更長視頻訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大幅提高了模型處理高幀數(shù)（≥128幀）的能力。這一改進(jìn)在Video-MME基準(zhǔn)測試中尤為明顯，Eagle 2.5在使用Eagle-Video-110K訓(xùn)練時，隨著幀數(shù)的增加，性能呈一致的上升趨勢，而其他模型則會趨于平穩(wěn)甚至退化。

性能與基準(zhǔn)測試

Eagle 2.5-8B在多個視頻和圖像理解任務(wù)中展現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能。在視頻基準(zhǔn)測試中，它在MVBench上達(dá)到了74.8，在MLVU上達(dá)到了77.6，在LongVideoBench上達(dá)到了66.4。在圖像基準(zhǔn)測試中，該模型在DocVQA上達(dá)到了94.1，在ChartQA上達(dá)到了87.5，在InfoVQA上達(dá)到了80.4等。

消融研究表明了Eagle采樣策略的重要性。移除IAP會導(dǎo)致在高分辨率基準(zhǔn)測試中性能下降，而省略ADS則會降低在需要密集監(jiān)督的任務(wù)中的有效性。模型還從漸進(jìn)式訓(xùn)練中受益：逐步增加上下文長度相比一次性長文本訓(xùn)練能夠帶來更穩(wěn)定的性能提升。此外，加入Eagle-Video-110K顯著提高了在高幀數(shù)（≥128幀）下的性能，進(jìn)一步凸顯了專門的長文本數(shù)據(jù)集的價值。

結(jié)論

Eagle 2.5為長文本視覺-語言建模提供了一種技術(shù)上合理的方法。它強(qiáng)調(diào)保持上下文完整性、逐步訓(xùn)練適應(yīng)以及數(shù)據(jù)集多樣性，使其能夠在保持架構(gòu)通用性的同時實現(xiàn)強(qiáng)大的性能。Eagle 2.5證明了，通過精心設(shè)計的訓(xùn)練策略和數(shù)據(jù)設(shè)計，而非僅僅依賴模型擴(kuò)展，可以打造出高效、有競爭力的復(fù)雜多模態(tài)理解系統(tǒng)。這使得Eagle 2.5成為構(gòu)建更適合現(xiàn)實世界多媒體應(yīng)用的更具上下文感知能力的AI系統(tǒng)的重要一步。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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