MMWorld: Towards Multi-discipline Multi-faceted World Model Evaluation in Videos
作者: Xuehai He, Weixi Feng, Kaizhi Zheng, Yujie Lu, Wanrong Zhu, Jiachen Li, Yue Fan, Jianfeng Wang, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Kevin Lin, William Yang Wang, Lijuan Wang, Xin Eric Wang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-06-12 (更新: 2024-07-30)
💡 一句话要点
提出MMWorld：一个用于评估视频中多学科多方面世界模型的基准。
🎯 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: 多模态学习 视频理解 世界模型 基准测试 多学科推理 反事实推理 未来预测
📋 核心要点
- 现有的视频理解基准难以全面评估模型在多学科知识和多方面推理能力上的表现。
- MMWorld通过构建包含多学科视频和多方面推理问题的基准，来更全面地评估MLLM的世界模型能力。
- 实验表明，现有MLLM在MMWorld上表现不佳，突显了在多学科、多方面视频理解方面仍有很大的提升空间。
📝 摘要（中文）
多模态语言模型（MLLM）展现出理解和推理复杂现实世界动态的“世界模型”能力。为了评估这些能力，本文提出视频是理想的媒介，因为它封装了现实世界动态和因果关系的丰富表示。为此，我们引入了MMWorld，这是一个用于多学科、多方面多模态视频理解的新基准。MMWorld与以往的视频理解基准的区别在于两个独特的优势：（1）多学科，涵盖了需要领域专业知识才能全面理解的各种学科；（2）多方面的推理，包括解释、反事实思考、未来预测等。MMWorld包含一个人工标注的数据集，用于评估MLLM对整个视频的提问，以及一个合成数据集，用于分析MLLM在单一感知模态中的表现。MMWorld总共包含1910个视频，涵盖7个广泛学科和69个子学科，以及6627个问答对和相关字幕。评估包括2个专有和10个开源MLLM，它们在MMWorld上表现不佳（例如，GPT-4V表现最佳，准确率仅为52.3%），表明仍有很大的改进空间。进一步的消融研究揭示了其他有趣的发现，例如模型与人类的不同技能组合。我们希望MMWorld可以成为视频中世界模型评估的重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频理解基准通常侧重于特定任务或领域，缺乏对模型在多学科知识和复杂推理能力上的全面评估。现有方法难以有效评估模型理解现实世界动态和因果关系的能力，即“世界模型”能力。
核心思路：MMWorld的核心思路是构建一个包含多学科视频和多方面推理问题的基准，从而更全面地评估MLLM的世界模型能力。通过涵盖不同学科和需要解释、反事实思考、未来预测等多种推理方式的问题，MMWorld能够更有效地衡量模型对现实世界复杂动态的理解程度。
技术框架：MMWorld包含两个数据集：一个是人工标注的数据集，用于评估MLLM对整个视频的理解；另一个是合成数据集，用于分析MLLM在单一感知模态中的表现。人工标注数据集包含来自7个广泛学科和69个子学科的1910个视频，以及6627个问答对和相关字幕。评估过程包括使用这些问答对来测试MLLM的推理能力，并分析其在不同学科和推理方面的表现。
关键创新：MMWorld的关键创新在于其多学科和多方面的特性。与以往的视频理解基准相比，MMWorld涵盖了更广泛的学科领域，并要求模型进行更复杂的推理，例如解释、反事实思考和未来预测。这种设计使得MMWorld能够更全面地评估MLLM的世界模型能力。
关键设计：MMWorld的关键设计包括视频的选择和问题的设计。视频的选择涵盖了多个学科，确保了基准的多样性。问题的设计则侧重于评估模型的解释、反事实思考和未来预测能力，从而更全面地衡量模型的推理能力。此外，MMWorld还包含一个合成数据集，用于分析MLLM在单一感知模态中的表现，从而更深入地了解模型的优势和劣势。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在MMWorld基准上，GPT-4V取得了最佳的性能，但准确率仅为52.3%，表明现有MLLM在多学科、多方面视频理解方面仍有很大的提升空间。消融研究还揭示了模型与人类在技能组合上的差异，例如，模型在某些学科或推理方面可能优于人类，而在其他方面则表现较差。这些结果突显了MMWorld作为评估和改进MLLM世界模型能力的重要价值。
🎯 应用场景
MMWorld的潜在应用领域包括机器人导航、智能监控、教育和娱乐等。通过提高模型对视频中复杂场景的理解和推理能力，可以使机器人更好地理解周围环境并做出更明智的决策，提高监控系统的智能化水平，并为教育和娱乐领域提供更丰富的互动体验。未来，基于MMWorld的研究可以推动多模态人工智能的发展，使其更接近于人类的认知水平。
📄 摘要（原文）
Multimodal Language Language Models (MLLMs) demonstrate the emerging abilities of "world models" -- interpreting and reasoning about complex real-world dynamics. To assess these abilities, we posit videos are the ideal medium, as they encapsulate rich representations of real-world dynamics and causalities. To this end, we introduce MMWorld, a new benchmark for multi-discipline, multi-faceted multimodal video understanding. MMWorld distinguishes itself from previous video understanding benchmarks with two unique advantages: (1) multi-discipline, covering various disciplines that often require domain expertise for comprehensive understanding; (2) multi-faceted reasoning, including explanation, counterfactual thinking, future prediction, etc. MMWorld consists of a human-annotated dataset to evaluate MLLMs with questions about the whole videos and a synthetic dataset to analyze MLLMs within a single modality of perception. Together, MMWorld encompasses 1,910 videos across seven broad disciplines and 69 subdisciplines, complete with 6,627 question-answer pairs and associated captions. The evaluation includes 2 proprietary and 10 open-source MLLMs, which struggle on MMWorld (e.g., GPT-4V performs the best with only 52.3\% accuracy), showing large room for improvement. Further ablation studies reveal other interesting findings such as models' different skill sets from humans. We hope MMWorld can serve as an essential step towards world model evaluation in videos.