WorldQA: Multimodal World Knowledge in Videos through Long-Chain Reasoning

📄 arXiv: 2405.03272v1 📥 PDF

作者: Yuanhan Zhang, Kaichen Zhang, Bo Li, Fanyi Pu, Christopher Arif Setiadharma, Jingkang Yang, Ziwei Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

提出WorldQA数据集，通过长链推理探索视频多模态世界知识理解

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频问答 多模态学习 世界知识 长链推理 知识检索 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型和多模态模型在模拟人类利用多模态信息和世界知识理解复杂动态世界的能力方面存在不足。
  2. 论文核心在于构建WorldQA数据集，并提出WorldRetriever模型，旨在提升模型在多模态输入下进行长链推理和利用世界知识的能力。
  3. 实验表明，即使是提出的WorldRetriever模型，在WorldQA数据集上的表现也仅达到人类水平的70%，揭示了现有模型在推理和理解能力上的差距。

📝 摘要（中文）

本文提出了WorldQA，一个旨在推动多模态世界模型边界的视频理解数据集。该数据集包含1007个问答对和303个视频，需要模型分析听觉和视觉数据才能成功理解。WorldQA基于五种关键的世界知识类型进行问题构建，挑战模型扩展其感知能力。数据集的平均推理步骤为4.45，显著高于其他视频问答数据集。此外，作者还提出了WorldRetriever，一个旨在将专家知识合成为连贯推理链的Agent，从而促进对WorldQA查询的准确响应。对13个主流LLM和LMM的广泛评估表明，WorldRetriever虽然是最有效的模型，但在多项选择题中仅达到人类水平的70%。这突显了模型在推理和理解能力方面进一步提升的必要性。实验还产生了一些关键见解，例如，虽然人类在增加帧数的情况下表现更好，但包括WorldRetriever在内的当前LMM在类似条件下表现出性能下降。希望WorldQA、本文的方法和这些见解能够为多模态世界模型的未来发展做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLM）和大型多模态模型（LMM）在理解复杂和动态世界方面的不足。现有方法难以有效整合多模态信息（视觉和听觉）和世界知识，进行长链推理，导致在视频理解任务中表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个具有挑战性的视频问答数据集WorldQA，该数据集强调多模态输入、世界知识和长链推理。同时，提出了一个名为WorldRetriever的Agent，该Agent能够检索并整合外部知识，形成连贯的推理链，从而提高模型回答问题的准确性。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：WorldQA数据集的构建和WorldRetriever Agent的设计。WorldQA数据集的构建涉及收集视频数据，设计需要多模态信息、世界知识和长链推理的问题，并进行人工标注。WorldRetriever Agent的设计包括知识检索模块和推理模块，知识检索模块负责从外部知识库中检索相关信息，推理模块负责将检索到的知识与视频内容结合起来，进行推理并生成答案。

关键创新：论文的关键创新在于WorldQA数据集的设计，它不仅包含多模态信息，还强调了世界知识和长链推理，这使得该数据集比现有的视频问答数据集更具挑战性。此外，WorldRetriever Agent的设计也具有创新性，它通过知识检索和推理模块，有效地利用了外部知识，提高了模型回答问题的准确性。

关键设计：WorldQA数据集的问题设计围绕五种关键的世界知识类型展开，包括常识、物理知识、社会知识、文化知识和时间知识。WorldRetriever Agent的知识检索模块使用了基于文本相似度的检索方法，推理模块使用了基于Transformer的模型结构。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的WorldRetriever模型在WorldQA数据集上取得了最佳性能，但与人类水平相比仍有差距，仅达到70%。此外，实验还发现，增加视频帧数对人类表现有提升，但对当前LMM（包括WorldRetriever）的性能反而有负面影响。这些发现揭示了现有模型在处理多模态信息和进行长链推理方面的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频分析、智能问答系统、教育娱乐等领域。例如，可以用于开发能够理解视频内容并回答用户问题的智能助手，或者用于构建更具互动性和教育性的视频学习平台。未来，该研究可以推动多模态世界模型的进一步发展，使其能够更好地理解和解释现实世界。

📄 摘要（原文）

Multimodal information, together with our knowledge, help us to understand the complex and dynamic world. Large language models (LLM) and large multimodal models (LMM), however, still struggle to emulate this capability. In this paper, we present WorldQA, a video understanding dataset designed to push the boundaries of multimodal world models with three appealing properties: (1) Multimodal Inputs: The dataset comprises 1007 question-answer pairs and 303 videos, necessitating the analysis of both auditory and visual data for successful interpretation. (2) World Knowledge: We identify five essential types of world knowledge for question formulation. This approach challenges models to extend their capabilities beyond mere perception. (3) Long-Chain Reasoning: Our dataset introduces an average reasoning step of 4.45, notably surpassing other videoQA datasets. Furthermore, we introduce WorldRetriever, an agent designed to synthesize expert knowledge into a coherent reasoning chain, thereby facilitating accurate responses to WorldQA queries. Extensive evaluations of 13 prominent LLMs and LMMs reveal that WorldRetriever, although being the most effective model, achieved only 70% of humanlevel performance in multiple-choice questions. This finding highlights the necessity for further advancement in the reasoning and comprehension abilities of models. Our experiments also yield several key insights. For instance, while humans tend to perform better with increased frames, current LMMs, including WorldRetriever, show diminished performance under similar conditions. We hope that WorldQA,our methodology, and these insights could contribute to the future development of multimodal world models.