MERLIN: Multimodal Embedding Refinement via LLM-based Iterative Navigation for Text-Video Retrieval-Rerank Pipeline

📄 arXiv: 2407.12508v2 📥 PDF

作者: Donghoon Han, Eunhwan Park, Gisang Lee, Adam Lee, Nojun Kwak

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-07-17 (更新: 2024-10-16)

备注: EMNLP 2024 Industry Track Accepted (Camera-Ready Version)

💡 一句话要点

MERLIN：利用LLM迭代导航的多模态嵌入优化文本-视频检索重排序流水线

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本视频检索 多模态嵌入 大型语言模型 迭代导航 用户视角

📋 核心要点

  1. 现有文本-视频检索方法忽略用户视角，导致检索结果与用户意图存在偏差，难以满足实际需求。
  2. MERLIN利用大型语言模型进行迭代反馈学习，动态优化查询嵌入，从而更好地对齐用户查询和视频内容。
  3. 实验表明，MERLIN在多个数据集上显著提升了Recall@1指标，验证了其在多模态检索中的有效性。

📝 摘要（中文）

多媒体内容的快速增长使得从大型集合中准确检索相关视频变得越来越具有挑战性。最近在文本-视频检索方面的进展主要集中在跨模态交互、大规模基础模型训练和概率建模上，但往往忽略了关键的用户视角，导致用户查询和检索内容之间存在差异。为了解决这个问题，我们引入了MERLIN（Multimodal Embedding Refinement via LLM-based Iterative Navigation），这是一种新颖的、无需训练的流水线，它利用大型语言模型（LLM）进行迭代反馈学习。MERLIN从用户角度优化查询嵌入，通过动态问答过程增强查询和视频内容之间的对齐。在MSR-VTT、MSVD和ActivityNet等数据集上的实验结果表明，MERLIN显著提高了Recall@1，优于现有系统，并证实了将LLM集成到多模态检索系统中以实现更具响应性和上下文感知的多媒体检索的益处。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本-视频检索中，由于现有方法缺乏用户视角的考量，导致检索结果与用户真实意图不匹配的问题。现有方法主要关注跨模态交互和大规模模型训练，忽略了用户查询的细微差别和上下文信息，使得检索结果的准确性受到限制。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）模拟用户反馈，通过迭代问答的方式逐步优化查询嵌入。通过LLM对初始检索结果进行分析，并生成针对性的问题，引导系统更好地理解用户意图，从而提升检索的准确性。这种方法无需额外的训练，可以直接应用于现有的检索系统。

技术框架：MERLIN的整体架构是一个迭代的检索-重排序流水线。首先，使用现有的文本-视频检索模型获得初始检索结果。然后，将初始检索结果和用户查询输入到LLM中，LLM生成针对性的问题。接着，系统根据这些问题对视频内容进行分析，并更新查询嵌入。这个过程迭代进行，直到查询嵌入收敛或达到最大迭代次数。最后，使用优化后的查询嵌入对视频进行重排序，得到最终的检索结果。

关键创新：MERLIN的关键创新在于利用LLM进行迭代反馈学习，从而在无需额外训练的情况下，显著提升文本-视频检索的准确性。与传统的检索方法相比，MERLIN能够更好地理解用户意图，并根据用户反馈动态调整查询嵌入，从而获得更符合用户需求的检索结果。

关键设计：MERLIN的关键设计包括：1) 如何设计LLM的prompt，使其能够生成有效的问题；2) 如何利用LLM的输出来更新查询嵌入；3) 如何确定迭代的停止条件。论文中可能使用了特定的prompt模板，并设计了相应的算法来更新查询嵌入。迭代停止条件可能基于查询嵌入的变化幅度或达到预设的最大迭代次数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MERLIN在MSR-VTT、MSVD和ActivityNet等数据集上进行了实验，结果表明，MERLIN显著提高了Recall@1指标，优于现有的文本-视频检索系统。具体的性能提升幅度未知，但摘要中明确指出是“substantially improves”，表明提升效果显著。

🎯 应用场景

MERLIN可应用于各种多媒体检索场景，例如视频搜索引擎、智能客服、内容推荐系统等。通过提升检索的准确性和用户满意度，MERLIN能够提高用户体验，并为相关应用带来更大的商业价值。未来，该方法还可以扩展到其他多模态检索任务中，例如图像-文本检索、音频-视频检索等。

📄 摘要（原文）

The rapid expansion of multimedia content has made accurately retrieving relevant videos from large collections increasingly challenging. Recent advancements in text-video retrieval have focused on cross-modal interactions, large-scale foundation model training, and probabilistic modeling, yet often neglect the crucial user perspective, leading to discrepancies between user queries and the content retrieved. To address this, we introduce MERLIN (Multimodal Embedding Refinement via LLM-based Iterative Navigation), a novel, training-free pipeline that leverages Large Language Models (LLMs) for iterative feedback learning. MERLIN refines query embeddings from a user perspective, enhancing alignment between queries and video content through a dynamic question answering process. Experimental results on datasets like MSR-VTT, MSVD, and ActivityNet demonstrate that MERLIN substantially improves Recall@1, outperforming existing systems and confirming the benefits of integrating LLMs into multimodal retrieval systems for more responsive and context-aware multimedia retrieval.