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评估多模态基础模型的视觉时间推理能力的TOMATO
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了多个新的视频理解基准，包括AGQA、MVBench、MMWorld和TemporalBench，旨在评估多模态语言模型（MLLMs）在视频分析中的表现。研究发现现有模型在时间推理和长视频理解方面存在显著不足，并提出了改进方法和新框架以提升模型性能。
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关键要点
- AGQA是一个新的基准，提供3.9M个问题答案对，测试模型的推理能力。
- 现有模型在新颖组合的推广能力上存在显著不足。
- MVBench评估多模态大型语言模型的时间理解能力，VideoChat2在该基准上表现优异。
- Video-MME是第一个全方位的多模式评估基准，评估MLLMs在视频分析中的性能。
- MMWorld是一个新的多模态视频理解基准，涵盖多个学科和推理方式，显示现有模型表现不佳。
- InfiniBench是针对长视频理解的基准，旨在解决现有基准对短视频的偏重。
- VideoINSTA框架结合事件驱动和内容驱动的推理，提升了长视频问答的表现。
- Vinoground评估基准显示短视频理解中模型与人类基线的显著差距。
- T3方法通过迁移学习提高了模型在时间推理任务上的表现。
- TemporalBench提供了细粒度时间理解的评估平台，揭示了模型与人类之间的差距。
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延伸问答
AGQA基准的主要功能是什么？
AGQA基准提供3.9M个问题答案对，测试模型的推理能力，特别是新颖组合的泛化和间接引用。
MVBench如何评估多模态语言模型的时间理解能力？
MVBench通过将静态任务转化为动态任务，评估多模态大型语言模型在时间理解方面的表现。
MMWorld基准与其他视频理解基准有何不同？
MMWorld涵盖多个学科和推理方式，强调领域专业知识和多方面的推理能力。
InfiniBench基准的目的是什么？
InfiniBench旨在解决现有基准对短视频的偏重，专注于非常长视频的理解。
VideoINSTA框架如何提升长视频问答的表现？
VideoINSTA框架结合事件驱动和内容驱动的推理，显著提升了长视频问答的表现。
TemporalBench基准揭示了什么问题？
TemporalBench揭示了当前先进模型在时间理解方面与人类之间存在约30%的显著差距。
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