大規模言語モデルは時間的学習に効果的である

Alapfogalmak

大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解と生成において印象的な能力を示しており、ビデオLLMの研究に向けて人工知能とのインタラクションをビデオレベルで促進することが期待されている。しかし、ビデオベースのダイアログシステムにおいて、ビデオの効果的なエンコーディングと理解をどのように実現するかは未解決の課題である。本論文では、LLMの堅牢な系列モデリング能力を活用し、ビデオの時空間トークンをLLMに直接入力することで、ビデオの時空間モデリングをLLMに委ねるというシンプルながら未探索の手法を提案する。

Kivonat

本論文では、LLMの時空間モデリング能力を活用するため、ビデオの時空間トークンをLLMに直接入力するというアプローチを提案している。

具体的には以下の通り:

1. LLMの堅牢な系列モデリング能力を活用し、ビデオの時空間トークンをLLMに直接入力することで、ビデオの時空間モデリングをLLMに委ねる。

2. LLMへの入力トークン長の増大に伴う効率性と安定性の課題に対処するため、動的マスキング戦略と特別設計の訓練目的関数を導入する。

3. 特に長いビデオに対応するため、グローバルとローカルの入力メカニズムを設計する。グローバル特徴量とローカル特徴量を組み合わせることで、多数のビデオフレームを処理しつつ、LLM内部でのビデオトークンモデリングを維持する。

4. 提案手法であるST-LLMは、追加モジュールを必要とせず、既存の最先端画像対話モデルを直接活用できるため、他の最先端ビデオLLMと比べて大幅に短縮された学習時間で実現できる。

5. 実験の結果、ST-LLMは時間的理解を必要とするタスクにおいて特に優れた性能を発揮し、様々なビデオダイアログベンチマークで新しい最高記録を達成した。

Statisztikák

平均プーリングは時間的モデリングに不十分である。
動的マスキングと特別設計の訓練目的関数により、入力トークン長の増大に伴う効率性と安定性の課題に対処できる。
グローバルとローカルの入力メカニズムにより、長いビデオに対しても効率的かつ効果的な処理が可能となる。

Idézetek

"LLMの堅牢な系列モデリング能力を活用し、ビデオの時空間トークンをLLMに直接入力することで、ビデオの時空間モデリングをLLMに委ねる。"
"動的マスキング戦略と特別設計の訓練目的関数を導入し、LLMへの入力トークン長の増大に伴う効率性と安定性の課題に対処する。"
"グローバルとローカルの入力メカニズムを設計し、特に長いビデオに対応する。"

Főbb Kivonatok

ST-LLM

by Ruyang Liu,C... : arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00308.pdf

Mélyebb kérdések

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ビデオ理解の向上に役立つ、LLMとは無関係な技術はあるか?
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