利用大型语言模型进行延迟多模态传感器融合以实现活动识别
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内容提要
本文探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）对音频和运动时间序列数据进行活动分类。通过Ego4D数据集，研究表明LLMs在多种活动识别中显著超越随机水平，且无需特定任务训练。这种方法在有限的对齐训练数据下支持多模态时间应用，并降低模型部署的内存和计算需求。
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关键要点
- 本文探讨了如何利用大型语言模型（LLMs）对音频和运动时间序列数据进行活动分类。
- 研究表明，LLMs在多种活动识别中显著超越随机水平，且无需特定任务训练。
- 使用Ego4D数据集，研究团队创建了一个多样化活动识别的数据子集。
- 评估的LLMs在12类零样本和单样本分类中F1分数显著高于随机水平。
- LLM基于的融合方法可以在有限的对齐训练数据下支持多模态时间应用。
- LLM融合方法可以降低模型部署的内存和计算需求，无需额外的资源。
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