論文の概要: VideoQA in the Era of LLMs: An Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04223v1
• Date: Thu, 8 Aug 2024 05:14:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 16:40:03.126417
• Title: VideoQA in the Era of LLMs: An Empirical Study
• Title（参考訳）: LLM時代のビデオQA : 実証的研究
• Authors: Junbin Xiao, Nanxin Huang, Hangyu Qin, Dongyang Li, Yicong Li, Fengbin Zhu, Zhulin Tao, Jianxing Yu, Liang Lin, Tat-Seng Chua, Angela Yao,
• Abstract要約: Video Large Language Models (Video-LLMs) は盛んであり、多くのビデオ直感的なタスクを進歩させている。 本研究は,ビデオQAにおけるビデオLLMの行動に関するタイムリーかつ包括的な研究を行う。 分析の結果,ビデオ-LLMはビデオQAで優れており,文脈的手がかりを相関させ,様々な映像コンテンツに関する質問に対して妥当な応答を生成できることがわかった。 しかし、時間的コンテンツ順序の推論とQA関連時間的モーメントのグラウンド化の両方において、ビデオの時間性を扱うモデルが失敗する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.37456450182054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Video Large Language Models (Video-LLMs) are flourishing and has advanced many video-language tasks. As a golden testbed, Video Question Answering (VideoQA) plays pivotal role in Video-LLM developing. This work conducts a timely and comprehensive study of Video-LLMs' behavior in VideoQA, aiming to elucidate their success and failure modes, and provide insights towards more human-like video understanding and question answering. Our analyses demonstrate that Video-LLMs excel in VideoQA; they can correlate contextual cues and generate plausible responses to questions about varied video contents. However, models falter in handling video temporality, both in reasoning about temporal content ordering and grounding QA-relevant temporal moments. Moreover, the models behave unintuitively - they are unresponsive to adversarial video perturbations while being sensitive to simple variations of candidate answers and questions. Also, they do not necessarily generalize better. The findings demonstrate Video-LLMs' QA capability in standard condition yet highlight their severe deficiency in robustness and interpretability, suggesting the urgent need on rationales in Video-LLM developing.
• Abstract（参考訳）: Video Large Language Models (Video-LLMs) は盛んであり、多くのビデオ言語タスクを進歩させている。 ゴールデンテストベッドとして、Video Question Answering (VideoQA)は、Video-LLMの開発において重要な役割を果たす。 本研究は、ビデオQAにおけるビデオLLMの行動のタイムリーかつ包括的な研究を行い、その成功と失敗モードを解明し、より人間的なビデオ理解と質問応答に対する洞察を提供することを目的としている。 分析の結果,ビデオ-LLMsはビデオQAで優れており,文脈的手がかりを相関し,様々な映像コンテンツに関する質問に対して妥当な応答を生成できることがわかった。 しかし、時間的コンテンツ順序の推論とQA関連時間的モーメントのグラウンド化の両方において、ビデオの時間性を扱うモデルが失敗する。 さらに、モデルは意図せず振る舞う - 対立するビデオの摂動に反応せず、候補の答えや質問の単純なバリエーションに敏感である。 また、必ずしもより一般化するとは限らない。 その結果, ビデオLLMのQA能力は, 強靭性, 解釈性に乏しいが, ビデオLLM開発における有理性に急激なニーズがあることが示唆された。

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