論文の概要: FreeVA: Offline MLLM as Training-Free Video Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07798v1
• Date: Mon, 13 May 2024 14:42:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 13:15:58.847806
• Title: FreeVA: Offline MLLM as Training-Free Video Assistant
• Title（参考訳）: FreeVA: トレーニングフリーのビデオアシスタントとしてのオフラインMLLM
• Authors: Wenhao Wu,
• Abstract要約: FreeVAは、既存のイメージベースのMLLMをトレーニング不要の方法でビデオドメインに拡張することを目指している。 ゼロショットビデオの質問応答に優れており、ビデオのインストラクションチューニングを含む最先端の手法を超越している。 既存の作業で一般的に使用される評価指標は、時間とともにGPT APIのバージョンの変更によって大きく影響を受ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.05808416670482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper undertakes an empirical study to revisit the latest advancements in Multimodal Large Language Models (MLLMs): Video Assistant. This study, namely FreeVA, aims to extend existing image-based MLLM to the video domain in a training-free manner. The study provides an essential, yet must-know baseline, and reveals several surprising findings: 1) FreeVA, leveraging only offline image-based MLLM without additional training, excels in zero-shot video question-answering (e.g., MSVD-QA, ActivityNet-QA, and MSRVTT-QA), even surpassing state-of-the-art methods that involve video instruction tuning. 2) While mainstream video-based MLLMs typically initialize with an image-based MLLM (e.g., LLaVA) and then fine-tune using video instruction tuning, the study indicates that utilizing the widely adopted VideoInstruct-100K for video instruction tuning doesn't actually lead to better performance compared to not training at all. 3) The commonly used evaluation metrics in existing works are significantly influenced by changes in the GPT API version over time. If ignored, this could affect the fairness and uniformity of comparisons between different methods and impact the analysis and judgment of researchers in the field. The advancement of MLLMs is currently thriving, drawing numerous researchers into the field. We aim for this work to serve as a plug-and-play, simple yet effective baseline, encouraging the direct evaluation of existing MLLMs in video domain while also standardizing the field of video conversational models to a certain extent. Also, we encourage researchers to reconsider: Have current video MLLM methods truly acquired knowledge beyond image MLLM? Code is available at https://github.com/whwu95/FreeVA
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLMs: Video Assistant)の最新技術を再考するための実証的研究を行う。 この研究、つまりFreeVAは、既存の画像ベースのMLLMをトレーニング不要な方法でビデオ領域に拡張することを目的としている。 この研究は、必須だが必須のベースラインを提供し、いくつかの驚くべき発見を明らかにします。 1) オフライン画像ベースMLLMのみを活用するFreeVAは、ゼロショットビデオ質問応答(例えば、MSVD-QA、ActivityNet-QA、MSRVTT-QA)に優れており、ビデオ命令チューニングを含む最先端の手法を超越している。 2)メインストリームのビデオベースMLLMは,イメージベースMLLM(例,LLaVA)で初期化され,次にビデオインストラクションチューニングを用いた微調整を行うのが一般的であるが,ビデオインストラクションチューニングに広く採用されているVideoInstruct-100Kを用いることで,トレーニングを行わないことに比べ,実際のパフォーマンスは向上しない。 3) 既存の作業で一般的に使用されている評価指標は, GPT APIバージョンの変更によって大きく影響される。 無視すれば、これは異なる方法の比較の公平性と均一性に影響し、この分野の研究者の分析と判断に影響を与える可能性がある。 MLLMの進歩は現在活発であり、この分野に多くの研究者を引き寄せている。 本研究は,ビデオ領域における既存のMLLMの直接評価を奨励するとともに,ビデオ対話モデルの分野をある程度標準化し,プラグイン・アンド・プレイ・シンプルかつ効果的なベースラインとして機能することを目的としている。 現在のビデオMLLMメソッドは、イメージMLLM以上の知識を本当に獲得していますか? コードはhttps://github.com/whwu95/FreeVAで入手できる。

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