Valley - ByteDanceのマルチモーダル大型モデル

Valleyとは何ですか？

Valleyは、ByteDanceが開発したマルチモーダル大規模モデルで、テキスト、画像、動画データを含む多様なタスクの処理に対応しています。Valleyは、社内のeコマースおよびショートビデオベンチマークで最高レベルの結果を達成し、OpenCompassテストでも優れたパフォーマンスを発揮、特にパラメータ数が10バイト未満のモデルの中では2位にランクインしました。Valley-Eagleバージョンは、VisionEncoderを導入することで極限状況におけるモデルのパフォーマンスを向上させ、トークン数の柔軟な調整を可能にし、元のビジュアルトークンを用いた並列処理を実現しています。

谷の主な機能

• マルチモーダルな理解テキスト、画像、動画データを処理でき、様々な形式のデータに対する深い理解を提供する。
• タスク処理画像や動画の説明、コンテンツ分析など、マルチモーダルデータに関わる様々なタスクをサポートします。
• パフォーマンス最適化社内ベンチマークおよびOpenCompassテストにおいて、特にeコマースおよびショートビデオ分野において優れた性能を発揮します。
• モデルのスケーラビリティValleyはVisionEncoderを導入することで、トークン数を柔軟に調整し、極端な状況下でもパフォーマンスを向上させることができる。

バレー社の技術原則

• LargeMLPとConvAdapterLargeMLP（大規模多層パーセプトロン）とConvAdapter（畳み込みアダプタ）を組み合わせてプロジェクターを構築することで、視覚データを処理する際のモデルのパフォーマンスを向上させることができます。
• VisionEncoderValley-Eagle版では、VisionEncoderという追加のエンコーダーが導入されました。これは、視覚トークンを並列処理し、さまざまな処理ニーズに合わせてトークン数を柔軟に調整できるものです。
• 並列処理: 大量の視覚データを処理する際に、モデルの効率と有効性を高めるために、元の視覚トークンと並行して処理します。
• モデルアライメントValleyは、SiglipやQwen2.5といった他のモデルと共通点が多く、それらの成功要因を設計に取り入れることで、性能と互換性を確保しています。

バレーのプロジェクト住所

• GitHubリポジトリ：https://github.com/bytedance/Valley
• ハギングフェイスモデルライブラリ：https://huggingface.co/bytedance-research/Valley

Valleyのアプリケーションシナリオ

• コンテンツの分析と理解テキスト、画像、動画コンテンツを分析・理解し、コンテンツのモデレーション、コンテンツの推奨、コンテンツの生成を支援します。
• 画像と動画の説明画像や動画に適した説明文を生成します。ソーシャルメディア、ニュース報道、教育資料などに適した内容です。
• 電子商取引電子商取引分野では、商品推奨、ユーザー行動分析、顧客サービス自動化などに利用されている。
• ショートビデオプラットフォームショートビデオプラットフォームのコンテンツ作成、コンテンツレビュー、ユーザーエクスペリエンス最適化を支援する。
• スマートアシスタントインテリジェントアシスタントとして、ユーザーの質問を理解して応答し、画像や動画に基づいて情報検索や推奨事項を提供します。