Efficient Temporal Extrapolation of Multimodal Large Language Models with Temporal Grounding Bridge
作者: Yuxuan Wang, Yueqian Wang, Pengfei Wu, Jianxin Liang, Dongyan Zhao, Yang Liu, Zilong Zheng
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-02-25 (更新: 2024-10-03)
备注: To appear at EMNLP 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出时间基础桥接框架以提升多模态大语言模型的时间推断能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频理解 时间基础定位 多模态大语言模型 上下文扩展 无注释学习
📋 核心要点
- 当前多模态大语言模型在处理长视频时，时间基础定位效率低，预训练上下文窗口大小有限，导致理解能力不足。
- 本文提出的时间基础桥接框架通过高效的时间基础定位算法和多模态长度外推训练范式，增强了模型的时间理解能力。
- 实验结果表明，模型在处理四帧序列训练后，能够有效处理长达16帧的序列，性能显著提升，展示了良好的可扩展性。
📝 摘要（中文）
尽管多模态大语言模型（MLLMs）取得了进展，但在响应语言查询时解释长视频的挑战依然存在，这主要源于时间基础定位的低效和预训练上下文窗口大小的限制。本文提出了时间基础桥接（TGB）框架，增强了MLLMs的时间基础能力，并扩大了其上下文范围。通过三项关键创新，TGB显著提升了当前MLLMs的时间能力：高效的多跨度时间基础定位算法、利用低维时间特征扩展训练上下文窗口的多模态长度外推训练范式，以及无需注释的可插拔MLLMs的桥接框架。我们在七个视频基准上验证了TGB，并展示了与先前MLLMs相比的显著性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在长视频理解中的时间基础定位效率低和上下文窗口限制的问题。现有方法在处理复杂视频时，往往无法有效提取和利用时间信息。
核心思路：提出时间基础桥接（TGB）框架，通过高效的时间基础定位算法和多模态长度外推训练范式，增强模型的时间理解能力，扩展上下文窗口。
技术框架：TGB框架主要包括三个模块：1) 多跨度时间基础定位算法，2) 多模态长度外推训练范式，3) 可插拔的桥接框架，允许与现有MLLMs集成。
关键创新：TGB的核心创新在于高效的多跨度时间基础定位算法和无需注释的桥接机制，这与传统方法依赖于大量标注数据和固定上下文窗口的方式有本质区别。
关键设计：在算法设计中，采用低维时间特征进行处理，设置合适的损失函数以优化时间基础定位效果，并设计了灵活的网络结构以支持多模态输入。通过这些设计，模型能够在扩展上下文窗口时保持性能稳定。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，TGB框架在七个视频基准上显著提升了性能，特别是在处理长达16帧的序列时，模型性能未受影响，展示了相较于传统MLLMs的显著提升幅度，证明了其可扩展性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括视频内容分析、智能监控、自动视频摘要生成等。通过提升多模态大语言模型的时间理解能力，能够更好地支持复杂视频场景下的智能决策和信息提取，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Despite progress in multimodal large language models (MLLMs), the challenge of interpreting long-form videos in response to linguistic queries persists, largely due to the inefficiency in temporal grounding and limited pre-trained context window size. In this work, we introduce Temporal Grounding Bridge (TGB), a novel framework that bootstraps MLLMs with advanced temporal grounding capabilities and broadens their contextual scope. Our framework significantly enhances the temporal capabilities of current MLLMs through three key innovations: an efficient multi-span temporal grounding algorithm applied to low-dimension temporal features projected from flow; a multimodal length extrapolation training paradigm that utilizes low-dimension temporal features to extend the training context window size; and a bootstrapping framework that bridges our model with pluggable MLLMs without requiring annotation. We validate TGB across seven video benchmarks and demonstrate substantial performance improvements compared with prior MLLMs. Notably, our model, initially trained on sequences of four frames, effectively handles sequences up to 16 longer without sacrificing performance, highlighting its scalability and effectiveness in real-world applications. Our code is publicly available at https://github.com/bigai-nlco/VideoTGB