❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

🥦 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 🥦

🚀 快速阅读

1. 模型特点：Tarsier2 是字节跳动推出的大规模视觉语言模型，支持高质量视频描述、问答与定位。
2. 技术升级：通过扩展预训练数据、细粒度时间对齐和直接偏好优化（DPO）训练，显著提升模型性能。
3. 应用场景：适用于视频描述、幻觉测试、多语言支持和具身问答等任务。

正文（附运行示例）

Tarsier2 是什么

Tarsier2 是字节跳动推出的大规模视觉语言模型（LVLM），旨在生成高质量的视频描述，并在多种视频理解任务中表现出色。该模型通过三个关键升级实现性能提升：将预训练数据从1100万扩展到4000万视频文本对，丰富了数据量和多样性；在监督微调阶段执行精细的时间对齐；基于模型采样自动构建偏好数据，应用直接偏好优化（DPO）训练。

在 DREAM-1K 基准测试中，Tarsier2-7B 的 F1 分数比 GPT-4o 高出 2.8%，比 Gemini-1.5-Pro 高出 5.8%。在 15 个公共基准测试中取得了新的最佳结果，涵盖视频问答、视频定位、幻觉测试和具身问答等任务。

Tarsier2 的主要功能

• 详细视频描述：Tarsier2 能生成高质量的视频描述，覆盖视频中的各种细节，包括动作、场景和情节。
• 视频问答：能回答关于视频的具体问题，展现出强大的时空理解和推理能力。
• 视频定位：Tarsier2 可以检测并定位视频中特定事件的发生时间，支持多视频段的定位。
• 幻觉测试：通过优化训练策略，Tarsier2 显著减少了模型生成虚假信息的可能性。
• 多语言支持：支持多种语言的视频描述生成，进一步拓展了其应用场景。

Tarsier2 的技术原理

• 大规模预训练数据：Tarsier2 将预训练数据从1100万扩展到4000万视频-文本对，提升了数据的规模和多样性。
• 细粒度时间对齐的监督微调（SFT）：在监督微调阶段，Tarsier2 引入了15万条细粒度标注的视频描述数据，每条描述都对应具体的时间戳。
• 直接偏好优化（DPO）：Tarsier2 通过模型采样自动构建偏好数据，应用直接偏好优化（DPO）进行训练，确保生成的视频描述更符合人类的偏好。

如何运行 Tarsier2

1. 环境配置

首先，确保你的 Python 版本为 3.9。如果不是，可以通过以下命令创建虚拟环境：

conda create -n tarsier python=3.9

然后运行以下命令进行环境配置：

git clone https://github.com/bytedance/tarsier.git
cd tarsier
bash setup.sh

2. 模型准备

从 Hugging Face 下载模型检查点：

• Tarsier-7b：https://huggingface.co/omni-research/Tarsier-7b
• Tarsier-34b：https://huggingface.co/omni-research/Tarsier-34b

3. 快速启动

使用以下脚本快速启动视频详细描述：

MODEL_NAME_OR_PATH="path_to_the_model"
VIDEO_FILE="assets/videos/coffee.gif"

python3 -m tasks.inference_quick_start \
  --model_name_or_path $MODEL_NAME_OR_PATH \
  --instruction "Describe the video in detail." \
  --input_path $VIDEO_FILE

运行结果将生成详细的视频描述。

资源

• GitHub 仓库：https://github.com/bytedance/tarsier
• 在线演示 Demo：https://huggingface.co/spaces/omni-research/Tarsier2-7b
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.07888

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

🥦 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 🥦