Consistency of Video Large Language Models in Moment Prediction with Self Verification

Q: 이 논문에서 정의한 Temporal Grounding이란 무엇인가?

비디오 내에서 주어진 텍스트 쿼리에 해당하는 시간적 구간을 정확하게 식별하는 과정을 의미한다. 이는 비디오 언어 모델이 특정 언어적 요청과 비디오의 시간적 순간을 얼마나 정밀하게 연결할 수 있는지를 측정하는 핵심적인 능력이다.

Q: Video-LLM의 시간적 접지 성능과 답변 일관성 사이에는 어떤 관계가 있는가?

연구 결과, 높은 시간적 접지 성능이 반드시 높은 일관성으로 이어지지 않는다는 사실이 확인되었다. 일부 모델은 답변 검증 테스트에서 무작위 수준의 성능을 보였으며, 이는 모델의 예측이 실제 비디오 이해보다는 불완전한 근거에 기반할 수 있음을 시사한다.

Minjoon Jung; Youwon Jang; Junghyun Kim; Byoung-Tak Zhang

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저자정보: Minjoon Jung (Seoul National University) Youwon Jang (Seoul National University) Junghyun Kim (Seoul National University) Byoung-Tak Zhang (Seoul National University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

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Recent advancements in video large language models (Video-LLMs) have shown capabilities of temporally-grounding language queries or retrieving video moments in videos. However, such capabilities have not been thoroughly verified to be robust and trustable. In this study, we explore the consistency of Video-LLMs in grasping temporal moments within videos — a critical indicator for robust and trustworthy video language comprehension. Specifically, we devise different probes where Video-LLMs first predict temporal moments ... 전체 초록 보기

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