Понимание видео: новый вызов для искусственного интеллекта

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представляют новый инструмент для оценки способности ИИ обрабатывать и связывать информацию из нескольких видеороликов.

Распределение видеокатегорий в наборе данных MVU-Eval демонстрирует разнообразие визуального контента, необходимого для всесторонней оценки моделей машинного зрения, и подчеркивает важность сбалансированного представления различных сценариев для обеспечения надежной обобщающей способности $F_1$ оценки.

Представлен MVU-Eval – комплексный бенчмарк для оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей в области понимания и рассуждений на основе нескольких видео.

Несмотря на значительные успехи в области мультимодальных больших языковых моделей, существующие бенчмарки в основном ориентированы на понимание отдельных видео, упуская из виду критически важную способность к анализу и сопоставлению информации из нескольких источников. В данной работе представлена новая методика оценки, ‘MVU-Eval: Towards Multi-Video Understanding Evaluation for Multimodal LLMs’, предназначенная для всесторонней проверки возможностей моделей в области многовидео-понимания. Эксперименты с использованием тщательно подобранного набора данных из 4959 видеороликов выявили существенные ограничения современных МЯМ в решении задач, требующих анализа информации из нескольких видеопотоков. Позволит ли предложенный бенчмарк стимулировать разработку более совершенных моделей, способных к комплексному пониманию видеоинформации в реальных сценариях?

Вызов Многовидео Понимания: Границы Современных Систем

Традиционный анализ видео испытывает затруднения при интеграции информации из множества источников. Сложность заключается в обработке и сопоставлении данных из различных камер и сенсоров, что ограничивает возможности полноценного понимания происходящего. Существующие методы часто неэффективны при сопоставлении событий, происходящих в разное время и с разных точек обзора. Данное ограничение препятствует развитию приложений, требующих всестороннего анализа сцены, таких как автономные системы и системы видеонаблюдения. Для надежной оценки и дальнейшего развития области Мульти-Видео Понимания (MVU) необходим строгий эталонный набор данных. Текущие мультимодальные большие языковые модели (MLLM) демонстрируют точность лишь в 56.6% на таких наборах.

Анализ различных сценариев неудач в MVU-Eval позволяет выявить ключевые факторы, приводящие к ошибкам.

Подобно тому, как художник смешивает краски, система MVU должна объединять разрозненные потоки информации для создания целостного представления о мире.

MVU-Eval: Строгий Эталон для Оценки Интеллекта Машин

Для оценки возможностей мультимодальных больших языковых моделей (MLLM) в сценариях с несколькими видео разработан комплексный набор задач MVU-Eval. Бенчмарк предоставляет стандартизированную платформу для анализа способностей моделей в решении задач, требующих обработки и интерпретации видеоданных. MVU-Eval включает задачи, направленные на проверку компетенций в распознавании объектов, понимании пространственных отношений, подсчете и сравнении. Помимо базового восприятия, бенчмарк ставит перед моделями сложные задачи, требующие временного анализа, использования знаний и генерации ответов с привлечением внешних источников информации.

Исследование масштабируемости MLLM на MVU-Eval демонстрирует зависимость производительности от размера модели.

Комплекс MVU-Eval состоит из 1824 пар вопросов и ответов и использует 4959 видео, что обеспечивает масштабную и разнообразную платформу для оценки. Важно отметить, что MVU-Eval оценивает способность моделей к обучению без предварительной подготовки (Zero-Shot Learning) и обучению с использованием контекстных примеров (In-Context Learning), что критически важно для адаптации в реальных условиях.

Оценка MLLM на MVU-Eval: Раскрывая Сильные и Слабые Стороны

Проведена оценка нескольких ведущих мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), включая Gemini 2.5 Pro, VideoLlama3 и Qwen2.5-VL-72B, с использованием бенчмарка MVU-Eval. Целью исследования являлось определение текущего уровня развития моделей в области многовидео-рассуждений и выявление существующих ограничений.

Представленные в MVU-Eval примеры демонстрируют разнообразие сценариев и сложность задачи.

Результаты демонстрируют различный уровень эффективности моделей в зависимости от конкретной задачи, подчеркивая необходимость дальнейших разработок в области многовидео-рассуждений. Модели испытывают трудности с задачами, требующими сложного временного рассуждения и интеграции внешних знаний, таких как установление корреляции между событиями в различных видеопотоках. Gemini 2.5 Pro достигает точности 56.6% на MVU-Eval, в то время как большинство моделей с открытым исходным кодом демонстрируют точность менее 50%, указывая на существенный разрыв в производительности. Современные MLLM, несмотря на впечатляющие достижения, все еще не способны к полноценному многовидео-пониманию.

Будущее Многовидео Понимания: Путь к Более Интеллектуальным Системам

Методы моделирования длинных видеопоследовательностей имеют решающее значение для эффективной обработки и понимания расширенных видеоданных MLLM. Неспособность эффективно обрабатывать временные зависимости в длинных видео может существенно ограничить возможности MLLM в сложных сценариях. Улучшение способности MLLM следовать инструкциям позволит пользователям более точно управлять этими моделями в многовидео ситуациях. Точное следование инструкциям требует не только понимания отдельных видео, но и способности интегрировать информацию из нескольких источников и выводить логические заключения. Это особенно важно в задачах, требующих комплексного анализа и принятия решений.

Построение данных для MVU-Eval осуществляется посредством последовательного конвейера, обеспечивающего сбор и обработку необходимых данных.

Дальнейшая разработка и оценка с использованием эталонных тестов, таких как MVU-Eval, будет способствовать прогрессу в создании более надежных и устойчивых систем многовидео понимания. Объективная оценка на стандартных наборах данных имеет решающее значение для сравнения различных подходов и выявления областей для улучшения. В конечном счете, достижения в этой области откроют новые возможности для применения в робототехнике, системах видеонаблюдения и взаимодействии человека с компьютером. Каждый пиксель, каждая секунда видео – это не просто данные, а потенциальная нить, связывающая нас с более глубоким пониманием окружающего мира.

Представленная работа демонстрирует стремление к элегантности в оценке сложных систем – мультимодальных больших языковых моделей. Создание MVU-Eval, как комплексного бенчмарка для анализа понимания информации из множества видео, подчеркивает необходимость гармоничной оценки способности моделей к рассуждению и кросс-видео анализу. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Понимание — это построение моделей, которые позволяют нам предсказывать и объяснять явления.» Эта фраза отражает суть исследования, ведь MVU-Eval, по сути, является попыткой построить модель оценки, способную точно предсказывать и объяснять возможности и ограничения современных мультимодальных моделей в области понимания видео-контента. Особенно важно, что бенчмарк не просто измеряет производительность, но и выявляет слабые места, стимулируя дальнейшее развитие.

Что дальше?

Представленный бенчмарк MVU-Eval, безусловно, выявляет существующие пробелы в способности больших мультимодальных языковых моделей к осмысленному анализу информации, разбросанной по множеству видеоисточников. Однако, истинная элегантность понимания заключается не в количестве обработанных видео, а в способности выявлять тонкие взаимосвязи, скрытые закономерности и, что самое важное, противоречия. Текущие метрики, несомненно, полезны, но они лишь приблизительно отражают сложность когнитивных процессов, которые мы, люди, используем при анализе визуальной информации.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более изысканных метрик, способных оценивать не только фактическую точность ответов, но и глубину понимания, способность к экстраполяции и, что особенно важно, критическое мышление модели. Ирония заключается в том, что задача оценки понимания сама по себе является сложной, и требует от исследователей не менее глубокого понимания как предметной области, так и принципов работы искусственного интеллекта.

В конечном итоге, подлинный прогресс в области мультимодального понимания видео будет достигнут не за счет увеличения масштаба моделей или количества обучающих данных, а за счет разработки более эффективных алгоритмов, способных выявлять и использовать скрытые структуры и взаимосвязи в визуальном потоке информации. Именно в этой простоте и ясности, в этой элегантности кода и кроется истинная красота.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.07250.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 16:35

🚀 Квантовые новости