論文の概要: Self-alignment of Large Video Language Models with Refined Regularized Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12083v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 13:43:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:39:26.037937
• Title: Self-alignment of Large Video Language Models with Refined Regularized Preference Optimization
• Title（参考訳）: 正規化参照最適化による大規模ビデオ言語モデルの自己アライメント
• Authors: Pritam Sarkar, Ali Etemad,
• Abstract要約: 大規模ビデオ言語モデル(LVLM)は、微細な時間的理解と幻覚に苦慮し、単純なビデオ質問応答タスクでも単純な誤りを犯すことが多い。 本稿では,LVLMが自己の誤りから学習できる自己調整フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.706347050700867
• License:
• Abstract: Despite recent advances in Large Video Language Models (LVLMs), they still struggle with fine-grained temporal understanding, hallucinate, and often make simple mistakes on even simple video question-answering tasks, all of which pose significant challenges to their safe and reliable deployment in real-world applications. To address these limitations, we propose a self-alignment framework that enables LVLMs to learn from their own errors. Our proposed framework first obtains a training set of preferred and non-preferred response pairs, where non-preferred responses are generated by incorporating common error patterns that often occur due to inadequate spatio-temporal understanding, spurious correlations between co-occurring concepts, and over-reliance on linguistic cues while neglecting the vision modality, among others. To facilitate self-alignment of LVLMs with the constructed preferred and non-preferred response pairs, we introduce Refined Regularized Preference Optimization (RRPO), a novel preference optimization method that utilizes sub-sequence-level refined rewards and token-wise KL regularization to address the limitations of Direct Preference Optimization (DPO). We demonstrate that RRPO achieves more precise alignment and more stable training compared to DPO. Our experiments and analysis validate the effectiveness of our approach across diverse video tasks, including video hallucination, short- and long-video understanding, and fine-grained temporal reasoning.
• Abstract（参考訳）: 近年のLVLM(Large Video Language Models)の進歩にも拘わらず、細かな時間的理解、幻覚、単純なビデオ質問応答タスクの単純なミスに苦慮している。 これらの制約に対処するために,LVLMが自身のエラーから学習できる自己調整フレームワークを提案する。 提案手法はまず,不適切な時空間的理解,共起概念間の急激な相関,言語的手がかりに対する過度な信頼などの原因でしばしば発生する共通エラーパターンを組み込むことにより,好ましくない応答対のトレーニングセットを得る。 提案手法では,LVLMの自己アライメントを容易にするために,サブシーケンスレベルの洗練された報酬とトークンワイドなKL正規化を併用し,直接参照最適化(DPO)の限界に対処する新しい選好最適化手法であるRefined Regularized Preference Optimization (RRPO)を導入する。 RRPOはDPOよりも高精度なアライメントと安定したトレーニングを実現していることを示す。 実験と分析により,ビデオ幻覚,短時間・長時間の理解,微粒な時間的推論など,多様なビデオタスクにまたがるアプローチの有効性が検証された。

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