Eliciting In-Context Learning in Vision-Language Models for Videos Through Curated Data Distributional Properties

📄 arXiv: 2311.17041v4 📥 PDF

作者: Keunwoo Peter Yu, Zheyuan Zhang, Fengyuan Hu, Shane Storks, Joyce Chai

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-11-28 (更新: 2024-10-03)

备注: 16 pages, LaTeX; Accepted to EMNLP 2024 Main

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出EILEV以解决视频理解中的上下文学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 上下文学习 视觉-语言模型 多模态学习 少样本学习 数据分布特性 动态意义

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型在视频理解和生成文本方面缺乏有效的上下文学习能力，限制了其应用。
  2. 本文提出EILEV训练范式，通过捕捉预训练数据的关键分布特性，促进视频和文本的上下文学习。
  3. 实验结果显示，EILEV训练的模型在少样本视频叙述任务中表现优异，超越了其他现成的视觉-语言模型。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）近期的成功主要归功于其上下文学习能力，使其能够通过少量示例快速适应下游文本任务。然而，现有的大型视觉-语言模型（VLMs）在处理视频文本生成时，缺乏对视觉信息的上下文学习能力。本文提出了一种新颖的训练范式——Emergent In-context Learning on Videos（EILEV），通过捕捉预训练数据的关键属性，促进视频和文本的上下文学习。实验表明，EILEV训练的模型在少样本视频叙述任务中优于其他现成的VLMs，并揭示了分布特性对模型上下文学习能力的影响，为未来的开放域视频理解和推理奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉-语言模型在视频理解和文本生成中的上下文学习不足的问题。现有方法在处理视频信息时，无法有效利用上下文信息，导致性能受限。

核心思路：论文提出的EILEV训练范式，通过识别和利用预训练数据中的关键属性，促进模型在视频和文本之间的上下文学习。这种设计旨在增强模型对视频内容的理解和生成能力。

技术框架：EILEV的整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。首先，通过精心设计的数据分布特性来训练模型，然后在少样本任务中进行评估，以验证模型的上下文学习能力。

关键创新：EILEV的核心创新在于引入了对视频和文本上下文学习的特定数据分布特性，如突发分布、偏斜边际分布和动态意义。这些特性被证明对模型的上下文学习能力至关重要，显著区别于传统方法。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化模型对视频内容的理解。同时，参数设置经过精心调整，以确保模型在少样本学习任务中的最佳表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EILEV训练的模型在少样本视频叙述任务中表现优于其他现成的视觉-语言模型，尤其在处理新颖和稀有动作时，性能提升显著，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括视频内容生成、视频摘要、教育视频分析等。通过提升视觉-语言模型在视频理解中的能力，EILEV为多模态学习和人机交互提供了新的思路，未来可能在开放域视频理解和推理中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

A major reason behind the recent success of large language models (LLMs) is their \textit{in-context learning} capability, which makes it possible to rapidly adapt them to downstream text-based tasks by prompting them with a small number of relevant demonstrations. While large vision-language models (VLMs) have recently been developed for tasks requiring both text and images, they largely lack in-context learning over visual information, especially in understanding and generating text about videos. In this work, we implement \textbf{E}mergent \textbf{I}n-context \textbf{Le}arning on \textbf{V}ideos (\eilev{}), a novel training paradigm that induces in-context learning over video and text by capturing key properties of pre-training data found by prior work to be essential for in-context learning in transformers. In our experiments, we show that \eilev-trained models outperform other off-the-shelf VLMs in few-shot video narration for novel, rare actions. Furthermore, we demonstrate that these key properties of bursty distributions, skewed marginal distributions, and dynamic meaning each contribute to varying degrees to VLMs' in-context learning capability in narrating procedural videos. Our results, analysis, and \eilev{}-trained models yield numerous insights about the emergence of in-context learning over video and text, creating a foundation for future work to optimize and scale VLMs for open-domain video understanding and reasoning. Our code and demo are available at \url{https://github.com/yukw777/EILEV}.