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从图像到视频，多模态 LLMs 需要什么？
内容提要
本文综述了大型语言模型（LLMs）在视频理解中的应用潜力，探讨了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展、架构和训练技术，以及它们在视觉理解任务中的表现。提出了VideoLLM和Audio-Visual LLM等新框架，展示了其在视频理解中的有效性和性能提升。
关键要点
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大型语言模型（LLMs）在视频理解工具的发展中具有巨大的潜力，尤其在空间时间推理和通识知识方面表现出优势。
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本文回顾了多模态大型语言模型（MLLMs）的历史发展、注意力机制的作用以及模型调整技术，如Fine-tuning和prompt engineering。
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提出了VideoLLM框架，利用NLP预训练LLMs的序列推理能力进行视频序列理解，实验表明其在视频理解任务中的有效性。
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介绍了Audio-Visual LLM，通过同时接收视觉和听觉输入进行综合视频理解，实验证明其在视频理解任务中表现出色。
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研究提出了一种统一的大规模视觉语言模型（LVLM），在图像和视频基准任务上取得了卓越性能。
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通过专家混合知识增强机制，改善了MLLMs的视觉感知能力，提升了视觉输入的准确性。
延伸问答
多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解中有哪些优势？
MLLMs在视频理解中表现出色，尤其在空间时间推理和通识知识方面具有明显优势。
VideoLLM框架的主要功能是什么？
VideoLLM框架利用NLP预训练LLMs的序列推理能力进行视频序列理解，提升了视频理解任务的有效性。
Audio-Visual LLM是如何进行视频理解的？
Audio-Visual LLM通过同时接收视觉和听觉输入，利用模态增强训练实现综合视频理解。
如何提升多模态大型语言模型的视觉感知能力？
通过专家混合知识增强机制，可以改善MLLMs的视觉感知能力，提升视觉输入的准确性。
多模态大型语言模型的训练技术有哪些？
主要的训练技术包括Fine-tuning和prompt engineering，这些技术有助于提升模型性能。
统一的大规模视觉语言模型（LVLM）有什么特点？
LVLM通过在语言特征空间中统一视觉表示，学习多模态交互，在图像和视频任务上表现卓越。
