Автор: Денис Аветисян
Все давно свыклись с тем, что мультимодальные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие результаты в задачах, связанных с видео, но порой совершенно непонятно, как именно они приходят к этим ответам – как будто чёрный ящик просто выдаёт результат, не объясняя логику. И вот, когда мы уже думали, что знаем всё о внутреннем устройстве этих систем, появляется работа “Map the Flow: Revealing Hidden Pathways of Information in VideoLLMs”, которая ставит под сомнение наше понимание, предлагая заглянуть внутрь и отследить, куда именно уходит информация. Но действительно ли мы готовы увидеть, что вместо элегантного рассуждения там окажется лишь хаотичное взаимодействие слоёв и случайные выбросы сигналов?
Предсказуемая Боль Видеопонимания
Авторы данной работы сталкиваются с проблемой, которая, честно говоря, предсказуема. Каждый новый подход к видеопониманию обещает упростить жизнь, но на деле добавляет ещё один слой абстракции, который рано или поздно обернётся головной болью. Традиционные методы, как ни странно, по-прежнему не могут эффективно преодолеть разрыв между визуальными данными и языком, что ограничивает способность моделей к осмысленному рассуждению о видео. Документация, конечно, существует, но она – миф, созданный менеджерами, чтобы успокоить самих себя.
Успешный ответ на вопрос о видео требует не просто распознавания объектов. Нет, этого недостаточно. Необходимо понимать временные связи и события, происходящие на экране. Это как пытаться собрать пазл, где детали постоянно меняются местами. Существующие подходы, как правило, терпят неудачу в сложных сценариях, требующих тонкой интерпретации визуальных повествований. Мы, конечно, строим красивые модели, но они, как правило, ломаются, когда сталкиваются с реальным миром. CI – это храм, в котором мы молимся, чтобы ничего не сломалось.
Мы привыкли к тому, что модели учатся на огромных массивах данных. Но что, если эти данные содержат ошибки или неточности? Что, если модель просто запоминает шаблоны, а не понимает суть происходящего? Все эти «революционные» технологии завтра станут техдолгом. Поэтому, прежде чем строить сложные модели, нужно убедиться, что мы понимаем суть проблемы. Иначе мы просто создаём ещё один слой абстракции, который рано или поздно обернётся головной болью.
ВидеоLLM: Когда Мало Картошек, Добавим Видео
Итак, все эти «большие языковые модели», которые сейчас в моде… решили, что картинок им мало. Ну да, зачем останавливаться на достигнутом, верно? Теперь они ещё и видео переваривают. Назвали это, разумеется, «Video Large Language Models» (VideoLLMs). Оригинально, ничего не скажешь. Суть в том, что взяли существующие мультимодальные LLM и прикрутили к ним возможность разбирать видеопоток. Кажется, что-то вроде того, что я видел, когда пытался заставить старый скрипт парсить лог-файлы – в итоге получилось что-то работающее, но не спрашивайте, как.
Принцип прост, как удар молотком по сломанному серверу: вытаскивают признаки из каждого кадра, кодируют их, а потом как-то умудряются совместить эти визуальные данные с обычными текстовыми токенами. В теории, должно получиться что-то вроде понимания происходящего на видео. На практике, я бы не стал слишком полагаться на эти «понимания», особенно если речь идет о чем-то важном.
Но, как обычно, просто взять и заставить модель работать недостаточно. Нужна «тонкая настройка», или, как я это называю, «натаскивание на конкретные задачи». Этот процесс, который модно называть «Instruction Tuning», заключается в том, чтобы «скормить» модели кучу примеров конкретных задач – распознавание действий, ответы на вопросы, анализ сюжета – и надеяться, что она научится делать то, что от неё требуется. Это как дрессировать кошку – сначала она просто игнорирует команды, потом выполняет их случайно, а потом, возможно, начнет делать то, что вы хотите, хотя и с явным недовольством.
В общем, все как обычно: очередная «революционная» технология, которая, скорее всего, превратится в очередной источник головной боли для тех, кто будет её поддерживать. Но, что поделать, таков уж закон прогресса. Или, как я люблю говорить, закон неизбежных проблем.
Временные Зависимости: Что Происходит Между Кадрами?
Итак, все эти «революционные» видео-LLM… Как будто просто добавили ещё один слой внимания и все проблемы решились. Ну да, конечно. Но давайте посмотрим, что там на самом деле происходит. Если вдуматься, суть в том, чтобы научить модель улавливать зависимости между кадрами. И для этого используются механизмы так называемого Cross-Frame Attention. Звучит красиво, но по сути – просто способ позволить модели «видеть» связь между тем, что происходило секунду назад и тем, что происходит сейчас.
Представьте себе, что каждый кадр видео превращается в набор представлений – эти ребята называются Video Tokens. Что ж, ничего нового. Это как слова в предложении – только вместо текста у нас визуальная информация. И вот эти Video Tokens позволяют модели фокусироваться на действительно важных визуальных подсказках. Зачем? Чтобы не тратить ресурсы на анализ каждого пикселя. Всё для оптимизации, понимаете?
И, конечно, все эти ухищрения должны приносить какую-то пользу. Иначе зачем вообще заморачиваться? И вот тут в дело вступают задачи вроде определения антонимов действий. Звучит забавно, но это отличный способ проверить, понимает ли модель последовательность событий. Например, если на экране человек сначала надевает куртку, а потом её снимает, модель должна это уловить. Иначе все эти «революционные» технологии окажутся бесполезными.
Если серьезно, то успех этого подхода зависит от того, насколько хорошо модель научилась извлекать и использовать информацию из видеопотока. И здесь важно не просто «видеть» отдельные кадры, но и понимать, как они связаны друг с другом. Как говорится, детали решают всё. И если модель не сможет уловить эти детали, то все её «революционные» технологии окажутся бесполезными. Ну что ж, посмотрим, что из этого выйдет.
В конечном итоге, все эти видео-LLM – это просто ещё один инструмент в арсенале инженера. И, как любой инструмент, он требует тщательной настройки и постоянного контроля. И если мы не будем следить за тем, как он работает, то он рано или поздно сломается. И тогда нам придётся снова копаться в коде и искать ошибки. Ну что ж, такова жизнь.
Разобрать Модель на Детали: Logit Lens и Knockout Внимания
Попытки понять, что творится в этих «самообучающихся» коробках, всегда напоминают мне попытки починить телегу, пока она едет на полном ходу. Эти ребята, исследователи, видимо, решили, что пора хоть как-то разобраться, какие концепции вообще крутятся в этих самых «скрытых состояниях» VideoLLM. Методы вроде Logit Lens, конечно, звучат красиво, но, по сути, это просто способ заглянуть внутрь и посмотреть, что там хоть как-то соотносится с тем, что мы ожидаем увидеть. Типа, «ага, вот она, концепция движения, вот тут что-то про цвет…» Ну да, конечно. Как будто это что-то меняет.
Но, что удивительно, иногда это даже работает. Они утверждают, что с помощью Logit Lens можно выявить, какие именно понятия VideoLLM извлекает из видео и текста. Это, конечно, всё очень полезно… для написания статей. А вот для реального мира – сомнительно. Потому что, давайте будем честны, если модель может «понять» концепцию движения, это не значит, что она может предсказать, когда ваш самокат сломается. Но, ладно, допустим, это хоть как-то приближает нас к цели.
Затем они применили Attention Knockout. Звучит как название боевика категории B, но, по сути, это просто способ выключить некоторые «связи» в механизме внимания модели. Идея проста: выключите что-то важное – и посмотрите, что сломается. Ну, знаете, как с предохранителями в старом холодильнике. И, опять же, что удивительно, это тоже работает. Оказывается, если отключить определенные «внимания» в модели, ее производительность падает. Ну, спасибо, капитан Очевидность. Но, видимо, это позволяет им выявить, какие именно связи в механизме внимания наиболее важны для обработки видео и текста. То есть, что-то вроде «если мы сломаем это, модель перестанет понимать, что происходит на экране». Ну да, логично.
В итоге, все эти манипуляции с Logit Lens и Attention Knockout, как утверждают исследователи, позволяют им глубже понять, как VideoLLM обрабатывает видео и текст, и, как следствие, улучшить его производительность на таких бенчмарках, как TVBench. Ну, что ж, посмотрим, сколько продержится эта «революция». Я, как человек, повидавший всякое, не сильно рассчитываю на долгосрочный эффект. Но, признаю, иногда даже из этой «черной коробки» можно выудить что-то полезное. Главное – не верить слишком сильно в «самовосстановление». Потому что, как известно, всё, что обещает быть self-healing, просто ещё не сломалось.
Эти исследователи, конечно, пытаются понять, как эти большие видео-модели думают, выявляя пути потока информации. Но давайте будем честны, через пару лет кто-нибудь назовёт это «ИИ», получит инвестиции, и все забудут о механической интерпретируемости. Как всегда. Fei-Fei Li верно подметила: “AI is not about building machines that think like humans; it’s about building machines that act like humans.” И они будут «действовать», пока не накосячат, а потом все скажут: «Ой, а мы не предусмотрели!». Нашли они эти «пути потока информации»… будто сложная система когда-то была простым bash-скриптом, который просто работал. А теперь, когда документация снова соврала, будем отлаживать этот «поток» по логам. И да, подозреваю, что они просто повторяют модные слова, чтобы получить грант.
Что дальше?
Исследование, представленное авторами, несомненно, проливает свет на внутреннюю работу VideoLLM. Однако, как показывает опыт, каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Выявление путей информационного потока – это лишь первый шаг. Мы не деплоим – мы отпускаем эти модели в дикую природу, где они неизбежно столкнутся с данными, которые сломают даже самые элегантные архитектуры. В конце концов, продакшен всегда найдёт способ сломать теорию.
Главный вопрос, который остаётся без ответа – это масштабируемость. Что произойдёт, когда модели станут в сотни, а то и в тысячи раз больше? Насколько эти выявленные пути информации будут устойчивы к изменениям в данных или архитектуре? Вполне вероятно, что нам потребуется не просто понимать эти пути, но и научиться их активно управлять – задача, которая, судя по всему, потребует нового поколения инструментов и методов.
И, конечно, нельзя забывать, что скрам – это просто способ убедить людей, что хаос управляем. Багтрекер – это дневник боли. В конечном итоге, механическая интерпретируемость – это лишь один из аспектов. По-настоящему важным будет не что делает модель, а почему она делает это, и как мы можем предотвратить её неизбежные ошибки. У нас не DevOps-культура, у нас культ DevOops, и это нужно признать.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.13251.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/