Map the Flow: Revealing Hidden Pathways of Information in VideoLLMs
作者: Minji Kim, Taekyung Kim, Bohyung Han
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-15
备注: 23 pages, 28 figures, 8 tables
💡 一句话要点
揭示VideoLLM信息流动路径：通过机制可解释性分析时序推理过程
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: VideoLLM 视频问答 机制可解释性 时序推理 多模态融合
📋 核心要点
- 现有VideoLLM在时空数据处理上能力显著，但对其内部信息提取和传播机制的理解不足。
- 该研究利用机制可解释性方法，分析VideoLLM内部信息流动，揭示时序推理的关键路径。
- 实验表明，通过选择有效信息路径并抑制冗余注意力，VideoLLM能在保持性能的同时显著减少计算量。
📝 摘要（中文）
本文通过机制可解释性技术，深入研究了VideoLLM内部的信息流动机制，旨在理解模型如何提取和传播视频及文本信息。研究揭示了VideoQA任务中一致的模式：时序推理始于早期到中间层中活跃的跨帧交互，随后是中间层中渐进式的视频-语言融合，这得益于视频表征与包含时间概念的语言嵌入之间的对齐。完成融合后，模型即可在中间到后期层生成正确答案。基于此分析，研究表明VideoLLM可以通过选择有效的信息路径，同时抑制大量注意力边（例如，LLaVA-NeXT-7B-Video-FT中为58%），来保持其VideoQA性能。这些发现为VideoLLM如何执行时序推理提供了蓝图，并为提高模型可解释性和下游泛化能力提供了实践见解。项目主页包含源代码。
🔬 方法详解
问题定义：VideoLLM在处理视频问答（VideoQA）任务时，其内部如何进行时序推理和多模态信息融合是一个黑盒。现有方法缺乏对VideoLLM内部信息流动机制的深入理解，难以解释模型的决策过程，也限制了模型优化和泛化能力的提升。
核心思路：该论文的核心思路是通过机制可解释性技术，追踪VideoLLM内部的信息流动路径，从而揭示模型进行时序推理和多模态融合的关键步骤。通过分析不同层之间的信息传递和交互，理解模型如何从视频帧中提取时序信息，并将其与文本信息进行整合，最终生成答案。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择具有代表性的VideoLLM模型（如LLaVA-NeXT-7B-Video-FT）；2) 设计多样化的VideoQA任务；3) 利用机制可解释性技术（如注意力机制分析、激活值分析等）追踪模型内部的信息流动；4) 分析不同层之间的信息传递和交互模式；5) 识别时序推理和多模态融合的关键路径；6) 通过选择有效信息路径并抑制冗余注意力，优化模型性能。
关键创新：该论文的关键创新在于将机制可解释性技术应用于VideoLLM，从而揭示了模型内部信息流动的具体路径和模式。通过分析注意力机制和激活值，研究人员能够识别出模型进行时序推理和多模态融合的关键层和关键节点。此外，该研究还提出了一种通过选择有效信息路径并抑制冗余注意力来优化模型性能的方法。
关键设计：在实验设计方面，研究人员选择了多种VideoQA任务，以评估模型在不同场景下的时序推理能力。在模型分析方面，研究人员使用了多种机制可解释性技术，包括注意力机制可视化、激活值分析、信息传递路径分析等。在模型优化方面，研究人员设计了一种基于信息流动路径选择的注意力剪枝方法，通过抑制冗余注意力，减少计算量，同时保持模型性能。
📊 实验亮点
该研究通过机制可解释性分析，揭示了VideoLLM进行时序推理的关键路径，并发现模型可以通过选择有效信息路径并抑制冗余注意力来保持性能。实验结果表明，在LLaVA-NeXT-7B-Video-FT模型中，可以抑制高达58%的注意力边，同时保持VideoQA性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升VideoLLM的可解释性和可靠性，例如在自动驾驶、视频监控等安全攸关领域，理解模型的决策过程至关重要。此外，该研究还为优化VideoLLM的结构和训练提供了指导，有助于开发更高效、更强大的视频理解模型。未来可进一步探索如何利用这些发现来提升模型的泛化能力和鲁棒性。
📄 摘要（原文）
Video Large Language Models (VideoLLMs) extend the capabilities of vision-language models to spatiotemporal inputs, enabling tasks such as video question answering (VideoQA). Despite recent advances in VideoLLMs, their internal mechanisms on where and how they extract and propagate video and textual information remain less explored. In this study, we investigate the internal information flow of VideoLLMs using mechanistic interpretability techniques. Our analysis reveals consistent patterns across diverse VideoQA tasks: (1) temporal reasoning in VideoLLMs initiates with active cross-frame interactions in early-to-middle layers, (2) followed by progressive video-language integration in middle layers. This is facilitated by alignment between video representations and linguistic embeddings containing temporal concepts. (3) Upon completion of this integration, the model is ready to generate correct answers in middle-to-late layers. (4) Based on our analysis, we show that VideoLLMs can retain their VideoQA performance by selecting these effective information pathways while suppressing a substantial amount of attention edges, e.g., 58% in LLaVA-NeXT-7B-Video-FT. These findings provide a blueprint on how VideoLLMs perform temporal reasoning and offer practical insights for improving model interpretability and downstream generalization. Our project page with the source code is available at https://map-the-flow.github.io