論文の概要: An Empirical Study on How Video-LLMs Answer Video Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15360v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 08:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.241976
• Title: An Empirical Study on How Video-LLMs Answer Video Questions
• Title（参考訳）: ビデオLLMがビデオ質問にどう答えるかに関する実証的研究
• Authors: Chenhui Gou, Ziyu Ma, Zicheng Duan, Haoyu He, Feng Chen, Akide Liu, Bohan Zhuang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi,
• Abstract要約: Video Large Language Models (Video-LLMs) は、ビデオ質問に答える強力な機能を示している。 私たちの知る限り、ビデオ-LLMが内部でどのように処理し、ビデオコンテンツを理解するかを体系的に明らかにしたのは、これが初めてです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.97630658989303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Taking advantage of large-scale data and pretrained language models, Video Large Language Models (Video-LLMs) have shown strong capabilities in answering video questions. However, most existing efforts focus on improving performance, with limited attention to understanding their internal mechanisms. This paper aims to bridge this gap through a systematic empirical study. To interpret existing VideoLLMs, we adopt attention knockouts as our primary analytical tool and design three variants: Video Temporal Knockout, Video Spatial Knockout, and Language-to-Video Knockout. Then, we apply these three knockouts on different numbers of layers (window of layers). By carefully controlling the window of layers and types of knockouts, we provide two settings: a global setting and a fine-grained setting. Our study reveals three key findings: (1) Global setting indicates Video information extraction primarily occurs in early layers, forming a clear two-stage process -- lower layers focus on perceptual encoding, while higher layers handle abstract reasoning; (2) In the fine-grained setting, certain intermediate layers exert an outsized impact on video question answering, acting as critical outliers, whereas most other layers contribute minimally; (3) In both settings, we observe that spatial-temporal modeling relies more on language-guided retrieval than on intra- and inter-frame self-attention among video tokens, despite the latter's high computational cost. Finally, we demonstrate that these insights can be leveraged to reduce attention computation in Video-LLMs. To our knowledge, this is the first work to systematically uncover how Video-LLMs internally process and understand video content, offering interpretability and efficiency perspectives for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模データと事前訓練された言語モデルを活用することで、ビデオ大言語モデル(Video Large Language Models, Video-LLMs)は、ビデオ質問に答える強力な能力を示している。 しかし、既存の取り組みのほとんどはパフォーマンス向上に重点を置いており、内部メカニズムの理解に限定している。 本稿では,このギャップを体系的な実証研究を通じて橋渡しすることを目的とする。 既存のビデオLLMを解釈するために、注意ノックアウトを主要な分析ツールとして採用し、ビデオテンポラルノックアウト、ビデオ空間ノックアウト、Language-to-Videoノックアウトの3つの変種を設計する。 次に、これらの3つのノックアウトを異なる数のレイヤ(レイヤのウィンドウ)に適用する。 レイヤとタイプのノックアウトのウィンドウを慎重に制御することで、グローバルな設定ときめ細かい設定の2つの設定を提供します。 その結果,(1)グローバル・セッティングは,映像情報の抽出が初期層で主に発生し,クリアな2段階のプロセスを形成すること,(2)より上位層が抽象的推論に焦点をあてること,(2)微細な設定では,特定の中間層がビデオ質問応答に大きな影響を与え,重要なアウトリーチとして機能すること,(3)空間的時間的モデリングは,高い計算コストにもかかわらず,ビデオトークン内およびフレーム間自己認識よりも言語的検索に依存していること,の3つが明らかになった。 最後に、ビデオLLMにおける注意計算の削減にこれらの知見を活用できることを実証する。 我々の知る限り、この研究は、ビデオ-LLMが内部でどのように処理し、ビデオコンテンツを理解するかを体系的に明らかにし、将来の研究に解釈可能性と効率性を提供する最初の成果である。

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