OpenAI和谷歌接連兩場發(fā)布會,把AI視頻推理卷到新高度。
但業(yè)界還缺少可以全面評估大模型視頻推理能力的基準(zhǔn)。
終于,多模態(tài)大模型視頻分析綜合評估基準(zhǔn)Video-MME,全面評估多模態(tài)大模型的綜合視頻理解能力,填補(bǔ)了這一領(lǐng)域的空白。
Gemini 1.5 Pro在這份榜單中遙遙領(lǐng)先,顯示出在視頻理解領(lǐng)域的“霸主”地位。Video-MME一經(jīng)推出,被谷歌首席科學(xué)家Jeff Dean連續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)了三次。
GPT-4o、谷歌Gemini 1.5 Pro標(biāo)榜的視頻推理能力終于在全新的、更復(fù)雜的多模態(tài)基準(zhǔn)Video-MME上首次得到了驗(yàn)證。
同時(shí),各大公司以及研究機(jī)構(gòu),例如NVIDIA、ByteDance等模型也加入了混戰(zhàn)。
Video-MME由中科大、廈大、港中文等高校聯(lián)合推出,代碼和數(shù)據(jù)集均已開源。
全人工標(biāo)注高質(zhì)量數(shù)據(jù)集
該基準(zhǔn)采取全人工標(biāo)注,具有區(qū)別于現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的顯著特點(diǎn)。在以下的例子中,準(zhǔn)確回答該問題需要同時(shí)從視覺、字幕以及音頻中同時(shí)獲取信息,有效信息直接橫跨30分鐘的間隔:
Video-MME具有以下顯著特點(diǎn):
時(shí)間維度的廣泛性:視頻時(shí)長從11秒到1小時(shí)不等,涵蓋短(<2分鐘)、中(4-15分鐘)、長(30-60分鐘)三種不同的視頻時(shí)長,全面評估模型在不同時(shí)間跨度下的上下文多模態(tài)理解能力;
數(shù)據(jù)模態(tài)的豐富性:除了視頻幀,Video-MME還整合了字幕和音頻模態(tài)輸入,全面評估大模型的多模態(tài)處理能力;
視頻類型的多樣性:覆蓋了知識、影視、體育、藝術(shù)、生活記錄和多語言6個(gè)主要領(lǐng)域,涉及30個(gè)細(xì)粒度子領(lǐng)域;
注釋質(zhì)量的高標(biāo)準(zhǔn):900個(gè)視頻,共254小時(shí)的內(nèi)容由具備大模型背景的專業(yè)人員手動標(biāo)注與驗(yàn)證,產(chǎn)生了2,700個(gè)問答對。問題類型涵蓋感知、認(rèn)知和總結(jié)概括等12種類型;
可靠的有效時(shí)長 (Certificate Length準(zhǔn)確回答問題所需的最短時(shí)長):對于短視頻、中視頻和長視頻,Video-MME數(shù)據(jù)集的有效時(shí)長中位數(shù)分別為26.0秒、164.7秒和890.7秒,要求模型消化更長的視頻內(nèi)容才能回答問題;
全面的實(shí)驗(yàn)評估:文章選取了6種代表性的開源視頻語言模型以及閉源模型Gemini 1.5 Pro和GPT-4V/o進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)分析。同時(shí)文章還選取了基于圖片的多模態(tài)大模型進(jìn)行評測(泛化到多圖輸入),證明其同時(shí)適用于圖片&視頻多模態(tài)大模型。
文章選取了多種代表性的開源視頻多模態(tài)大模型,包括ST-LLM、VideoChat2-Mistral、Chat-UniVi-V1.5、LLaVA-NeXT-Video和VILA-1.5,以及閉源模型Gemini和GPT-4V/o 。同時(shí),基于圖片的多模態(tài)大模型包括Qwen-VL-Chat、Qwen-VL-Max和InternVL-Chat-V1.5。
在商業(yè)模型中,Gemini 1.5 Pro在視頻理解方面表現(xiàn)突出,在加以字幕輔助的情況下以81.3%的準(zhǔn)確率領(lǐng)先,并在與GPT-4V和GPT-o的對比中分別超出18%和4.1%。
盡管隨著視頻時(shí)長增加,其表現(xiàn)略有下降,但在長視頻上的表現(xiàn)(加字幕)優(yōu)于所有開源模型在短視頻上的表現(xiàn)。
同時(shí),Gemini 1.5 Pro還支持音頻模態(tài)的輸入,模態(tài)支持的更廣。而在開源模型中,來自NVIDIA的VILA-1.5以59.4%的準(zhǔn)確率表現(xiàn)最佳。然而,相比Gemini 1.5 Pro,VILA-1.5在計(jì)數(shù)問題、動作識別和時(shí)間感知方面仍然存在顯著差距。
同時(shí),隨著視頻時(shí)長的增加,所有模型的表現(xiàn)均呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,這也說明面對更長的上下文記憶以及更為復(fù)雜的任務(wù)時(shí)模型還有很大的提升空間。此外,實(shí)驗(yàn)還揭示了字幕和音頻信息能顯著增強(qiáng)視頻理解能力,尤其是對于長視頻的理解。
在三十種不同類型的視頻上,Gemini 1.5 Pro展現(xiàn)出不同的性能。例如,有的任務(wù)對字幕和語音的依賴程度更高,如Basketball的長視頻,加上字幕和語音能夠顯著提升性能。詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果請參照論文原文。
綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,當(dāng)前的多模態(tài)大模型在視頻理解,尤其是長視頻理解方向仍然有很長進(jìn)步空間,一方面是要提升模型的多模態(tài)長上下文理解能力,Gemini 1.5 Pro最高支持百萬長度的上下文窗口,這是其表現(xiàn)優(yōu)異的依仗,另一方面也亟需構(gòu)建相應(yīng)的高質(zhì)量長視頻理解數(shù)據(jù)集,這方面當(dāng)下仍處于空白。
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