Eagle 2.5

Eagle 2.5 – 英伟达推出的视觉语言模型

Eagle 2.5是由英伟达推出的一款视觉语言模型，专注于长上下文的多模态学习。这一AI模型的参数规模为8B，尽管参数量相对较小，但在高分辨率图像和长视频序列的处理上，表现却十分卓越，性能与参数量更大的模型如Qwen 2.5-VL-72B和InternVL2.5-78B相当。

Eagle 2.5是什么

Eagle 2.5是英伟达推出的一款先进的视觉语言模型，专注于长上下文的多模态学习，参数规模为8B。虽然参数量不大，但其在处理高分辨率图像和长视频序列方面的表现极为出色，性能与更大规模的模型如Qwen 2.5-VL-72B和InternVL2.5-78B不相上下。Eagle 2.5采用了创新的训练策略，包括信息优先采样和渐进式后训练。信息优先采样技术通过图像区域保留和自动降级采样，确保了图像的完整性和视觉细节的优化；渐进式后训练则通过逐步扩展上下文窗口，使模型能够在不同输入长度下保持稳定的性能。

Eagle 2.5的主要功能

长视频与高分辨率图像理解：Eagle 2.5能够处理大规模的视频和高分辨率图像，尤其擅长处理长视频序列（如512帧输入），在Video-MME基准测试中得分高达72.4%，与更大规模的模型相媲美。
多样化任务支持：在视频和图像理解任务中表现优异，在MVBench、MLVU和LongVideoBench等视频基准测试中分别得分为74.8%、77.6%和66.4%；在图像理解任务中，如DocVQA、ChartQA和InfoVQA，得分分别为94.1%、87.5%和80.4%。
灵活性与泛化能力：Eagle 2.5结合SigLIP视觉编码和MLP投影层，在多样化任务中展现出强大的灵活性和适应性。

Eagle 2.5的技术原理

信息优先采样（Information-First Sampling）：Eagle 2.5采用图像区域保留（IAP）技术，保留超过60%的原始图像区域，同时减少宽高比失真。自动降级采样（ADS）技术能够根据上下文长度动态平衡视觉和文本输入，确保文本的完整性与视觉细节的优化。
渐进式后训练（Progressive Post-Training）：这一策略通过逐步扩展模型的上下文窗口，从32K增加到128K token，确保模型在不同输入长度下保持稳定性能，避免对单一上下文范围的过拟合，从而增强模型在多样化任务中的灵活性。
定制化数据集：Eagle 2.5使用了专为长视频理解设计的定制数据集Eagle-Video-110K。该数据用双重标注方式，结合自上而下的故事级分割和人类标注的章节元数据，同时利用GPT-4o生成短片段的问答对，确保了叙事连贯性和细粒度标注。
视觉编码与投影层：Eagle 2.5结合了SigLIP视觉编码和MLP投影层，以对齐视觉嵌入与语言模型的表示空间，增强了模型在多样化任务中的灵活性和适应性。

Eagle 2.5的项目地址

项目官网：https://nvlabs.github.io/EAGLE/
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.15271

Eagle 2.5的应用场景

智能视频分析：Eagle 2.5擅长处理长视频序列，能够理解并生成与视频内容相关的文本描述。在监控系统中，它可以实时分析视频流，检测异常行为并生成警报信息。
高分辨率图像处理：在处理高分辨率图像时，Eagle 2.5表现出色，能够执行图像分类、目标检测和图像描述生成等任务。
内容创作与营销：Eagle 2.5能够生成高质量的图像描述和视频脚本，适合于广告、社交媒体和内容创作等领域。
教育与培训：在教育领域，Eagle 2.5可生成与教学视频或图像相关的解释性文本，帮助学生更好地理解复杂概念。
自动驾驶与机器人：Eagle 2.5的多模态理解能力使其能够处理来自摄像头的视觉数据，并结合文本指令进行决策。