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VideoEval: 视频基础模型低成本评估的综合基准套件
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过三种任务、八个数据集和四种适配方法评估了基础模型在视频理解方面的能力，并提出了一种衡量基础模型在适应视频理解任务时有效性和效率的VideoGLUE分数(VGS)。研究发现，专门任务模型在六个基础模型中表现出显著优势；视频模态的本机视频基础模型在分类富有动态的视频、时间定位动作和理解多个动作的视频方面通常表现更好；本机视频基础模型在轻微适配下可以在视频任务上表现良好，而图像本机基础模型则在全面端到端的微调中胜出。
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关键要点
- 通过三种任务、八个数据集和四种适配方法评估基础模型在视频理解方面的能力。
- 提出了衡量基础模型在视频理解任务适应性和效率的VideoGLUE分数(VGS)。
- 专门任务模型在六个基础模型中表现出显著优势。
- 本机视频基础模型在分类动态视频、时间定位动作和理解多个动作方面表现更好。
- 本机视频基础模型在轻微适配下表现良好，而图像本机基础模型在全面微调中胜出。
- 研究揭示了视频基础模型研究的需求和机遇，任务和适配方法在评估基础模型时起重要作用。
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