Fugu-MT 論文翻訳(概要): TOPA: Extend Large Language Models for Video Understanding via Text-Only Pre-Alignment

論文の概要: TOPA: Extend Large Language Models for Video Understanding via Text-Only Pre-Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13911v1
Date: Wed, 22 May 2024 18:35:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 20:43:22.423342
Title: TOPA: Extend Large Language Models for Video Understanding via Text-Only Pre-Alignment
Title（参考訳）: TOPA: テキストのみの事前アライメントによるビデオ理解のための大規模言語モデルの拡張
Authors: Wei Li, Hehe Fan, Yongkang Wong, Mohan Kankanhalli, Yi Yang,
Abstract要約: ビデオの理解は、相当量のWebビデオテキストデータが利用できるにもかかわらず、依然として課題である。ビデオ理解のための大規模言語モデル(LLM)を拡張する新しいアプローチであるテキストオンリー・プレアライメント(TOPA)を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.557643515992005
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements in image understanding have benefited from the extensive use of web image-text pairs. However, video understanding remains a challenge despite the availability of substantial web video-text data. This difficulty primarily arises from the inherent complexity of videos and the inefficient language supervision in recent web-collected video-text datasets. In this paper, we introduce Text-Only Pre-Alignment (TOPA), a novel approach to extend large language models (LLMs) for video understanding, without the need for pre-training on real video data. Specifically, we first employ an advanced LLM to automatically generate Textual Videos comprising continuous textual frames, along with corresponding annotations to simulate real video-text data. Then, these annotated textual videos are used to pre-align a language-only LLM with the video modality. To bridge the gap between textual and real videos, we employ the CLIP model as the feature extractor to align image and text modalities. During text-only pre-alignment, the continuous textual frames, encoded as a sequence of CLIP text features, are analogous to continuous CLIP image features, thus aligning the LLM with real video representation. Extensive experiments, including zero-shot evaluation and finetuning on various video understanding tasks, demonstrate that TOPA is an effective and efficient framework for aligning video content with LLMs. In particular, without training on any video data, the TOPA-Llama2-13B model achieves a Top-1 accuracy of 51.0% on the challenging long-form video understanding benchmark, Egoschema. This performance surpasses previous video-text pre-training approaches and proves competitive with recent GPT-3.5-based video agents.
Abstract（参考訳）: 画像理解の最近の進歩は、Web画像とテキストのペアの広範な利用の恩恵を受けている。しかし、ビデオの理解は、Webビデオテキストデータがかなりあるにもかかわらず、依然として課題である。この困難は、ビデオの本質的な複雑さと、最近のWebで収集されたビデオテキストデータセットにおける非効率な言語監督から生じる。本稿では,ビデオ理解のための大規模言語モデル(LLM)の拡張手法であるText-Only Pre-Alignment (TOPA)を紹介する。具体的には、まず先進的なLCMを用いて、連続したテキストフレームからなるテキストビデオを自動的に生成し、それに対応するアノテーションを実際のビデオテキストデータをシミュレートする。そして、これらの注釈付きテキストビデオを用いて、ビデオモダリティで言語のみのLLMを事前調整する。テキストと実際のビデオのギャップを埋めるために,CLIPモデルを特徴抽出器として使用し,画像とテキストのモダリティの整合を図る。テキストのみの事前アライメントでは、CLIPテキスト機能のシーケンスとしてエンコードされた連続テキストフレームは、連続CLIPイメージ機能と類似しており、LLMを実際のビデオ表現と整合させる。ビデオ理解タスクのゼロショット評価や微調整を含む大規模な実験は、TOPAがビデオコンテンツとLLMを協調するための効率的かつ効率的なフレームワークであることを実証している。特に、ビデオデータをトレーニングせずにTOPA-Llama2-13Bモデルは、挑戦的な長文ビデオ理解ベンチマークであるEgoschemaでトップ1の精度を51.0%達成している。この性能は、従来のビデオテキスト事前学習手法を超越し、最近のGPT-3.5ベースのビデオエージェントと競合することを示す。

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