視頻數據飛輪:解決視頻-語言理解中的不可能數據三元組

Основные понятия

提出了一個名為"視頻數據飛輪"的框架,通過迭代優化和先進的噪音控制方法來解決視頻-語言預訓練數據集的質量、多樣性和數量之間的矛盾。

Аннотация

本文提出了"視頻數據飛輪"(VidDF)框架,旨在解決視頻-語言預訓練中的數據質量、多樣性和數量之間的矛盾,即"不可能三元組"問題。

1. 數據優化過程:

• 初始階段:利用語言模型(LLM)和圖像-語言模型(ILM)對ASR數據集進行初步優化。
• 迭代階段:利用前一階段訓練的視頻-語言模型(VideoLLM)對數據集進行進一步優化。

2. 噪音控制方法AdaTaiLr:

• 採用總變差距(TVD)作為更加穩健的目標函數,相比於KL散度更能抑制噪音。
• 通過自適應調整超參數,提高了TVD估計的準確性,並給出了理論保證。

3. 實驗結果:

• 與現有數據優化方法相比,VidDF框架可以在保持數據多樣性的情況下顯著提高數據質量,並實現更好的可擴展性。
• 在視頻問答和文本-視頻檢索等任務中,使用VidDF優化的數據集可以帶來顯著的性能提升。

總之,本文提出的VidDF框架通過迭代優化和先進的噪音控制方法,有效解決了視頻-語言預訓練數據集的"不可能三元組"問題,為視頻-語言理解領域帶來了重要貢獻。

Статистика

視頻-語言預訓練數據集的質量、多樣性和數量之間存在矛盾,這是一個"不可能三元組"問題。
我們提出的VidDF框架可以在保持數據多樣性的情況下顯著提高數據質量,並實現更好的可擴展性。

Цитаты

"近年來,視頻-語言理解通過大規模預訓練取得了巨大成功。然而,數據稀缺仍然是一個普遍的挑戰。"
"我們引入了Video DataFlywheel框架,它通過迭代優化和改進的噪音控制方法來解決這些問題。"
"我們提出了AdaTaiLr,這是一種新的噪音控制方法,它利用總變差距(TVD)作為更加穩健的目標函數,並通過自適應調整超參數來提高TVD估計的準確性。"

Ключевые выводы из

Video DataFlywheel: Resolving the Impossible Data Trinity in Video-Language Understanding

by Xiao Wang, J... в arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19532.pdf

Дополнительные вопросы

視頻-語言預訓練中的數據稀缺問題是否可以通過其他方式,如生成模型或自監督學習,來解決?

在視頻-語言預訓練中，數據稀缺問題確實可以通過生成模型和自監督學習來部分解決。生成模型，如大型語言模型（LLM）和視覺-語言模型（VLM），能夠基於現有的視頻和文本數據生成合成標註，這樣可以擴大數據集的規模，從而提高模型的預訓練效果。此外，自監督學習技術可以利用未標註的數據進行預訓練，通過設計合適的預測任務來學習數據的內在結構和特徵，這樣可以在缺乏標註數據的情況下提升模型的性能。這些方法的結合，尤其是生成模型的應用，能夠在一定程度上緩解數據稀缺的挑戰，並促進視頻-語言理解的進一步發展。

如何在保持數據多樣性的同時,進一步提高數據質量和可擴展性?

在保持數據多樣性的同時提高數據質量和可擴展性，可以採用以下幾種策略。首先，使用迭代精煉的框架，如VidDF框架，通過多次迭代生成和精煉標註，能夠在不顯著損失數據多樣性的情況下，逐步提高數據的質量。其次，採用先進的噪聲控制方法，如AdaTaiLr，能夠有效地減少合成標註中的噪聲，從而提高數據的整體質量。此外，通過引入多樣化的數據來源和標註策略，可以進一步增強數據集的多樣性，確保模型在不同場景和任務中的泛化能力。這些方法的結合將有助於在擴大數據集的同時，保持其質量和多樣性。

VidDF框架是否可以應用於其他多模態學習任務,如圖像-語言理解或音頻-語言理解?

VidDF框架的設計理念和方法論具有廣泛的適用性，因此可以應用於其他多模態學習任務，如圖像-語言理解或音頻-語言理解。這是因為VidDF框架的核心在於通過迭代精煉和噪聲控制來提高數據質量，這一過程不僅限於視頻數據，還可以擴展到圖像和音頻數據。對於圖像-語言理解，框架可以利用圖像特徵和文本描述進行標註精煉；而在音頻-語言理解中，則可以通過音頻信號和相應的文本進行類似的處理。因此，VidDF框架的靈活性和可擴展性使其能夠在多種多模態學習任務中發揮作用，促進這些領域的進一步研究和應用。