論文の概要: Efficient Temporal Extrapolation of Multimodal Large Language Models with Temporal Grounding Bridge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16050v2
• Date: Thu, 03 Oct 2024 09:24:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:52:54.422431
• Title: Efficient Temporal Extrapolation of Multimodal Large Language Models with Temporal Grounding Bridge
• Title（参考訳）: 時間的接地橋を用いた多モーダル大言語モデルの効率的な時間外挿
• Authors: Yuxuan Wang, Yueqian Wang, Pengfei Wu, Jianxin Liang, Dongyan Zhao, Yang Liu, Zilong Zheng,
• Abstract要約: 時間的接地機能を備えたMLLMをブートストラップする新しいフレームワークである時間的接地橋(TGB)について紹介する。 7つのビデオベンチマークでTGBを検証し,従来のMLLMと比較して大幅な性能向上を示した。 4フレームのシーケンスをトレーニングした本モデルでは,性能を犠牲にすることなく,最大16のシーケンスを効果的に処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.750073410717604
• License:
• Abstract: Despite progress in multimodal large language models (MLLMs), the challenge of interpreting long-form videos in response to linguistic queries persists, largely due to the inefficiency in temporal grounding and limited pre-trained context window size. In this work, we introduce Temporal Grounding Bridge (TGB), a novel framework that bootstraps MLLMs with advanced temporal grounding capabilities and broadens their contextual scope. Our framework significantly enhances the temporal capabilities of current MLLMs through three key innovations: an efficient multi-span temporal grounding algorithm applied to low-dimension temporal features projected from flow; a multimodal length extrapolation training paradigm that utilizes low-dimension temporal features to extend the training context window size; and a bootstrapping framework that bridges our model with pluggable MLLMs without requiring annotation. We validate TGB across seven video benchmarks and demonstrate substantial performance improvements compared with prior MLLMs. Notably, our model, initially trained on sequences of four frames, effectively handles sequences up to 16 longer without sacrificing performance, highlighting its scalability and effectiveness in real-world applications. Our code is publicly available at https://github.com/bigai-nlco/VideoTGB
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)の進歩にもかかわらず、言語クエリーに対する長文ビデオの解釈の課題は、時間的グラウンドリングの非効率性や、事前訓練済みのコンテキストウィンドウサイズが制限されているため、継続する。 本研究では,時間的接地機能を備えたMLLMをブートストラップし,そのコンテキスト範囲を広げる新しいフレームワークである時間的接地橋(TGB)を紹介する。 我々のフレームワークは,フローから投影される低次元の時間的特徴に適応する効率的なマルチスパン時間的グラウンドアルゴリズム,低次元の時間的特徴を利用してトレーニングコンテキストのウィンドウサイズを拡大するマルチモーダル長外挿訓練パラダイム,アノテーションを必要とせずにモデルにプラグイン可能なMLLMをブリッジするブートストラップフレームワーク,という3つの重要な革新を通じて,現在のMLLMの時間的能力を大幅に向上させる。 7つのビデオベンチマークでTGBを検証し,従来のMLLMと比較して大幅な性能向上を示した。 特に,4フレームのシーケンスをトレーニングした本モデルでは,性能を犠牲にすることなく,最大16のシーケンスを効果的に処理し,実世界のアプリケーションにおけるスケーラビリティと有効性を強調した。 私たちのコードはhttps://github.com/bigai-nlco/VideoTGBで公開されています。

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