On the Consistency of Video Large Language Models in Temporal Comprehension
作者: Minjoon Jung, Junbin Xiao, Byoung-Tak Zhang, Angela Yao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-11-20 (更新: 2025-03-17)
备注: Accepted to CVPR'25
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
针对视频大语言模型时间理解一致性问题，提出事件时序验证调优方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频大语言模型 时间理解 一致性 事件时序验证 视频定位
📋 核心要点
- 现有Video-LLM在时间理解上缺乏鲁棒性，对视频内容、查询方式和任务设置的微小变化非常敏感，导致时间定位不一致。
- 论文提出事件时序验证调优方法，显式地将一致性纳入训练目标，从而提升模型在时间理解任务中的稳定性和可靠性。
- 实验结果表明，该方法在时间和语言定位任务上均取得了显著提升，验证了其在提高Video-LLM时间理解一致性方面的有效性。
📝 摘要（中文）
视频大语言模型(Video-LLMs)能够进行时间上的语言查询定位并检索视频片段。然而，这种时间理解能力尚未得到充分的研究和理解。因此，我们对预测一致性进行了一项研究，预测一致性是时间定位的鲁棒性和可信度的关键指标。在模型识别出视频内容中的初始时刻后，我们应用一系列探针来检查模型的响应是否与该初始定位对齐，以此作为可靠理解的指标。我们的结果表明，当前的Video-LLMs对视频内容、语言查询和任务设置的变化非常敏感，揭示了在保持一致性方面的严重缺陷。我们进一步探索了常见的提示和指令调优方法作为潜在的解决方案，但发现它们的改进往往不稳定。为此，我们提出了一种显式考虑一致性的事件时序验证调优方法，并证明了在定位和一致性方面的显著改进。我们的数据和代码已在https://github.com/minjoong507/Consistency-of-Video-LLM上开源。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视频大语言模型（Video-LLMs）在时间理解方面存在一致性问题。具体来说，即使模型已经正确地将语言查询定位到视频中的某个特定时刻，当视频内容、语言查询或任务设置发生微小变化时，模型可能会给出不一致的答案，这表明模型的时间理解能力不够鲁棒。现有方法缺乏对时间一致性的显式建模和优化，导致模型容易受到干扰。
核心思路：论文的核心思路是通过引入事件时序验证调优（Event Temporal Verification Tuning）来显式地提高Video-LLM的时间理解一致性。该方法的核心思想是，在训练过程中，不仅要让模型能够正确地将语言查询定位到视频中的相关时刻，还要确保模型在面对相似的查询或略有不同的视频内容时，能够给出一致的答案。通过这种方式，模型可以学习到更加鲁棒和可靠的时间理解能力。
技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 初始时间定位：模型首先根据语言查询在视频中定位一个初始时刻。2) 一致性验证：通过一系列探针（例如，对视频内容或语言查询进行微小修改）来测试模型对初始定位的一致性。3) 调优：根据一致性验证的结果，使用事件时序验证损失函数来调整模型参数，从而提高模型的时间理解一致性。
关键创新：最重要的技术创新点在于事件时序验证调优方法，它显式地将时间一致性纳入训练目标。与传统的训练方法不同，该方法不仅关注模型是否能够正确地进行时间定位，还关注模型在面对变化时的响应是否一致。这种显式的一致性建模使得模型能够学习到更加鲁棒和可靠的时间理解能力。
关键设计：事件时序验证损失函数是关键设计之一。该损失函数旨在惩罚模型在面对相似查询或略有不同的视频内容时给出不一致答案的情况。具体的损失函数形式未知，但可以推测其设计目标是最小化模型在不同探针下的输出差异。此外，探针的设计也很重要，需要能够有效地测试模型的时间理解一致性，同时又不会对模型的性能产生过大的负面影响。具体的探针类型和数量未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的事件时序验证调优方法在时间和语言定位任务上均取得了显著提升。具体性能数据未知，但摘要中提到该方法能够显著提高Video-LLM的时间理解一致性，表明该方法在提高模型鲁棒性和可靠性方面具有重要价值。与常见的提示和指令调优方法相比，该方法能够更稳定地提升模型性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能视频分析、视频检索、人机交互等领域。例如，在视频监控中，可以利用该技术提高事件检测的准确性和可靠性。在视频编辑中，可以帮助用户更精确地定位和剪辑视频片段。在智能客服中，可以提升视频问答系统的用户体验。
📄 摘要（原文）
Video large language models (Video-LLMs) can temporally ground language queries and retrieve video moments. Yet, such temporal comprehension capabilities are neither well-studied nor understood. So we conduct a study on prediction consistency -- a key indicator for robustness and trustworthiness of temporal grounding. After the model identifies an initial moment within the video content, we apply a series of probes to check if the model's responses align with this initial grounding as an indicator of reliable comprehension. Our results reveal that current Video-LLMs are sensitive to variations in video contents, language queries, and task settings, unveiling severe deficiencies in maintaining consistency. We further explore common prompting and instruction-tuning methods as potential solutions, but find that their improvements are often unstable. To that end, we propose event temporal verification tuning that explicitly accounts for consistency, and demonstrate significant improvements for both grounding and consistency. Our data and code are open-sourced at https://github.com/minjoong507/Consistency-of-Video-LLM.