突破短視頻局限！MMBench 團(tuán)隊(duì)構(gòu)建中長(zhǎng)視頻開(kāi)放問(wèn)答評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，全面評(píng)估多模態(tài)大模型視頻理解能力

白交 2024-10-30 16:56:16 來(lái)源：量子位

GPT-4o 四月發(fā)布會(huì)掀起了視頻理解的熱潮，而開(kāi)源領(lǐng)軍者Qwen2也對(duì)視頻毫不手軟，在各個(gè)視頻評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上狠狠秀了一把肌肉。

但當(dāng)前的大部分評(píng)測(cè)基準(zhǔn)仍然具有以下幾個(gè)缺陷：

• 多注重于短視頻，視頻長(zhǎng)度或視頻鏡頭數(shù)不足，難以考察到模型的長(zhǎng)時(shí)序理解能力；
• 對(duì)模型的考察局限在部分較為簡(jiǎn)單的任務(wù)，更多細(xì)粒度的能力未被大部分基準(zhǔn)所涉及到；
• 現(xiàn)有的基準(zhǔn)仍可以?xún)H憑單幀圖像以獲取較高的分?jǐn)?shù)，說(shuō)明問(wèn)題和畫(huà)面的時(shí)序性關(guān)聯(lián)不強(qiáng)；
• 對(duì)開(kāi)放性問(wèn)題的評(píng)估仍舊采用較舊的GPT-3.5，打分和人類(lèi)偏好有較大的偏差且并不準(zhǔn)確，容易高估模型性能。

針對(duì)這些問(wèn)題，有沒(méi)有對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)能夠較好解決這些問(wèn)題呢？

在最新的NeurIPS D&B 2024中由浙江大學(xué)聯(lián)合上海人工智能實(shí)驗(yàn)室，上海交通大學(xué)和香港中文大學(xué)提出的MMBench-Video打造了一個(gè)全面的開(kāi)放性視頻理解評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，并針對(duì)當(dāng)前主流MLLM構(gòu)建了開(kāi)源的視頻理解能力評(píng)估榜單。

全能力鏈條覆蓋高質(zhì)量數(shù)據(jù)集

MMBench-Video這一視頻理解評(píng)測(cè)基準(zhǔn)采取全人工標(biāo)注，歷經(jīng)一次標(biāo)注和二次質(zhì)量核驗(yàn)，視頻種類(lèi)豐富且質(zhì)量高，問(wèn)答涵蓋模型能力全面，準(zhǔn)確回答問(wèn)題需要橫跨時(shí)間維度對(duì)信息進(jìn)行提取，更好的考察了模型的時(shí)序理解能力。

與其他數(shù)據(jù)集相比，MMBench-Video具有如下幾個(gè)突出特點(diǎn)：

視頻時(shí)長(zhǎng)跨度較廣，鏡頭數(shù)多變：采集的視頻時(shí)長(zhǎng)從30秒到6分鐘不等，避免了過(guò)短視頻語(yǔ)意信息簡(jiǎn)單，過(guò)長(zhǎng)視頻評(píng)測(cè)帶來(lái)的資源消耗大等問(wèn)題。同時(shí)視頻涵蓋的鏡頭數(shù)整體呈長(zhǎng)尾分布，一個(gè)視頻最多具有210個(gè)鏡頭，包含了豐富的場(chǎng)景與語(yǔ)境信息。

全方位能力大考，感知與推理的全面挑戰(zhàn)：模型的視頻理解能力主要包含感知和推理兩個(gè)部分，每個(gè)部分能力可以再額外進(jìn)行細(xì)化。受MMBench啟發(fā)并結(jié)合視頻理解所涉及到的具體能力，研究者建立了一個(gè)包含26個(gè)細(xì)粒度能力的綜合能力譜系，每個(gè)細(xì)粒度能力都用數(shù)十到數(shù)百個(gè)問(wèn)答對(duì)進(jìn)行評(píng)估，且并不為現(xiàn)有任務(wù)的集合。

視頻種類(lèi)豐富，問(wèn)答語(yǔ)言多樣性強(qiáng)：覆蓋了人文、體育、科教、美食、金融等16個(gè)主要領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域視頻均占到5%以上。同時(shí)問(wèn)答對(duì)相比傳統(tǒng)VideoQA數(shù)據(jù)集有了進(jìn)一步的長(zhǎng)度及語(yǔ)意豐富度提升，不局限于’what’’when’等簡(jiǎn)單問(wèn)題類(lèi)型。

時(shí)序獨(dú)立性佳，標(biāo)注質(zhì)量高：在研究中發(fā)現(xiàn)，大部分VideoQA數(shù)據(jù)集能夠僅通過(guò)視頻內(nèi)的1幀獲得充足的信息，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的回答。這可能是因?yàn)橐曨l內(nèi)前后畫(huà)面變化較小，視頻鏡頭少，也可能是因?yàn)閱?wèn)答對(duì)質(zhì)量較低。研究者將這一情況稱(chēng)之為數(shù)據(jù)集的時(shí)序獨(dú)立性較差。與他們相比，MMBench-Video由于在標(biāo)注時(shí)給出了詳細(xì)的規(guī)則限制，且問(wèn)答對(duì)經(jīng)過(guò)二次核驗(yàn)，具有顯著較低的時(shí)序獨(dú)立性，能夠更好的考察模型的時(shí)序理解能力。

主流多模態(tài)大模型成績(jī)單

為了更加全面評(píng)估多個(gè)模型的視頻理解性能，MMBench-Video選取了11個(gè)代表性的視頻語(yǔ)言模型，6個(gè)開(kāi)源圖文多模態(tài)大模型及GPT-4o等5個(gè)閉源模型進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)分析。

在所有模型當(dāng)中，GPT-4o在視頻理解方面表現(xiàn)突出，同時(shí)Gemini-Pro-v1.5也展現(xiàn)出了出眾的模型性能。

令人訝異的是，現(xiàn)有的開(kāi)源圖文多模態(tài)大模型在MMBench-Video上表現(xiàn)整體優(yōu)于經(jīng)過(guò)視頻-問(wèn)答對(duì)微調(diào)的視頻語(yǔ)言模型，最優(yōu)的圖文模型VILA1.5在整體性能上超出最優(yōu)的視頻模型LLaVA-NeXT-Video近40%。

經(jīng)過(guò)進(jìn)一步探究發(fā)現(xiàn)，圖文模型之所以在視頻理解上表現(xiàn)更優(yōu)，可能歸因于它們?cè)谔幚盱o態(tài)視覺(jué)信息時(shí)的精細(xì)化處理能力更強(qiáng)，而視頻語(yǔ)言模型在面向靜態(tài)圖像的感知及推理性能均有不足，進(jìn)而面對(duì)更復(fù)雜的時(shí)序推理和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景時(shí)顯得力不從心。

這種差異揭示了現(xiàn)有視頻模型在空間和時(shí)間理解上的顯著不足，尤其是在處理長(zhǎng)視頻內(nèi)容時(shí)，其時(shí)序推理能力亟待提升。此外，圖文模型通過(guò)多幀輸入在推理上的性能提升表明，它們有潛力進(jìn)一步拓展至視頻理解領(lǐng)域，而視頻模型則需要在更廣泛的任務(wù)上加強(qiáng)學(xué)習(xí)，以彌補(bǔ)這一差距。

視頻長(zhǎng)度和鏡頭數(shù)量被認(rèn)為是影響模型性能的關(guān)鍵因素。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著視頻長(zhǎng)度的增加，GPT-4o在多幀輸入下的表現(xiàn)有所下降，而開(kāi)源模型如InternVL-Chat-v1.5和Video-LLaVA的表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定。相比視頻長(zhǎng)度，鏡頭數(shù)量對(duì)模型性能的影響更為顯著。

當(dāng)視頻鏡頭超過(guò)50個(gè)時(shí)，GPT-4o的性能下降至原始得分的75%。這表明，頻繁的鏡頭切換使得模型更難以理解視頻內(nèi)容，導(dǎo)致其表現(xiàn)下降。

除此之外，MMBench-Video還借助接口獲取到了視頻的字幕信息，從而通過(guò)文字引入了音頻模態(tài)。

在引入后，模型在視頻理解上的表現(xiàn)得到了顯著提升，當(dāng)音頻信號(hào)與視覺(jué)信號(hào)結(jié)合時(shí)，模型能夠更加準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問(wèn)題。這一實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，字幕信息的加入能極大豐富模型的上下文理解能力，尤其是在長(zhǎng)視頻任務(wù)中，語(yǔ)音模態(tài)的信息密度為模型提供了更多線(xiàn)索，幫助其生成更精確的回答。然而，需要注意的是，雖然語(yǔ)音信息可以提升模型性能，但同時(shí)也可能增加生成幻覺(jué)內(nèi)容的風(fēng)險(xiǎn)。

在裁判模型選擇方面，實(shí)驗(yàn)顯示GPT-4具備更為公正和穩(wěn)定的評(píng)分能力，其抗操縱性強(qiáng)，評(píng)分不偏向于自己的回答，能夠更好地與人工評(píng)判對(duì)齊。

相比之下，GPT-3.5在評(píng)分時(shí)容易出現(xiàn)偏高的問(wèn)題，導(dǎo)致最終結(jié)果的失真。與此同時(shí)，開(kāi)源的大語(yǔ)言模型，如Qwen2-72B-Instruct，也展現(xiàn)了出色的評(píng)分潛力，其在與人工評(píng)判的對(duì)齊度上表現(xiàn)突出，證明其有望成為一種高效的評(píng)估模型工具。

使用VLMEvalKit一鍵評(píng)測(cè)

MMBench-Video目前支持在VLMEvalKit中一鍵評(píng)測(cè)。

VLMEvalKit是一個(gè)專(zhuān)為大型視覺(jué)語(yǔ)言模型評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)的開(kāi)源工具包。它支持在各種基準(zhǔn)測(cè)試上對(duì)大型視覺(jué)語(yǔ)言模型進(jìn)行一鍵評(píng)估，無(wú)需進(jìn)行繁重的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作，使評(píng)估過(guò)程更加簡(jiǎn)便。VLMEvalKit適用于圖文多模態(tài)模型及視頻多模態(tài)模型的評(píng)測(cè)，支持單對(duì)圖文輸入、圖文交錯(cuò)輸入及視頻-文本輸入。它實(shí)現(xiàn)70多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試，覆蓋了多種任務(wù)，包括但不限于圖像描述、視覺(jué)問(wèn)答、圖像字幕生成等。所支持的模型及評(píng)測(cè)基準(zhǔn)正在不斷更新中。

同時(shí)基于現(xiàn)有視頻多模態(tài)模型的評(píng)測(cè)結(jié)果較為分散，難以復(fù)現(xiàn)等現(xiàn)實(shí)，團(tuán)隊(duì)還建立了OpenVLM Video Leaderboard這一針對(duì)模型的綜合視頻理解能力評(píng)測(cè)榜單。OpenCompass VLMEvalKit團(tuán)隊(duì)將持續(xù)更新最新多模態(tài)大模型及評(píng)測(cè)benchmark，打造主流，開(kāi)放，便捷的多模態(tài)開(kāi)源評(píng)測(cè)體系。

最后總結(jié)一下，MMBench-Video是一個(gè)針對(duì)視頻理解任務(wù)設(shè)計(jì)的全新長(zhǎng)視頻、多鏡頭基準(zhǔn)，涵蓋了廣泛的視頻內(nèi)容和細(xì)粒度能力評(píng)估。

基準(zhǔn)測(cè)試包含從YouTube收集的600多個(gè)長(zhǎng)視頻，涵蓋新聞、體育等16個(gè)主要類(lèi)別，旨在評(píng)估MLLMs的時(shí)空推理能力。與傳統(tǒng)的視頻問(wèn)答基準(zhǔn)不同，MMBench-Video通過(guò)引入長(zhǎng)視頻和高質(zhì)量的人工標(biāo)注問(wèn)答對(duì)，彌補(bǔ)了現(xiàn)有基準(zhǔn)在時(shí)序理解和復(fù)雜任務(wù)處理方面的不足。

通過(guò)GPT-4評(píng)估模型的答案，該基準(zhǔn)展現(xiàn)了更高的評(píng)估精度和一致性，為視頻理解領(lǐng)域的模型改進(jìn)提供了有力的工具。

MMBench-Video 的推出為研究人員和開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)強(qiáng)大的評(píng)估工具，幫助開(kāi)源社區(qū)深入理解和優(yōu)化視頻語(yǔ)言模型的能力。

論文鏈接：
https://arxiv.org/abs/2406.14515
Github鏈接：
https://github.com/open-compass/VLMEvalKit
HomePage：
https://mmbench-video.github.io/
MMBench-Video LeaderBoard：
https://huggingface.co/spaces/opencompass/openvlm_video_leaderboard