Researchers from Tsinghua University Introduce LLM4VG: A Novel AI Benchmark for Evaluating LLMs on Video Grounding Tasks
- Nghiên cứu mới về LLMs trong phân tích video cho thấy tiềm năng lớn trong việc xác định đoạn video dựa trên mô tả văn bản.
- Thách thức chính của Video Grounding (VG) là xác định chính xác ranh giới thời gian của các đoạn video.
- LLMs đã thành công trong nhiều lĩnh vực nhưng hiệu quả trong VG vẫn cần được khám phá thêm.
- Nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa giới thiệu 'LLM4VG', một chuẩn mực đánh giá hiệu suất LLMs trong VG.
- Hai chiến lược được xem xét: VidLLMs được huấn luyện trực tiếp trên dữ liệu text-video và kết hợp LLMs thông thường với mô hình hình ảnh đã huấn luyện trước.
- Các mô hình đồ họa chuyển đổi nội dung video thành mô tả văn bản, giúp kết nối thông tin hình ảnh và văn bản.
- VidLLMs chưa đạt hiệu suất VG mong muốn, trong khi kết hợp LLMs với mô hình hình ảnh cho thấy khả năng ban đầu.
📌 Nghiên cứu này mở đường cho việc đánh giá sâu rộng về khả năng của LLMs trong nhiệm vụ Video Grounding, đề cập đến việc cần có những phương pháp tiên tiến hơn trong huấn luyện mô hình và thiết kế câu hỏi. VidLLMs cần hiểu sâu hơn về yếu tố thời gian, trong khi việc tích hợp LLMs với mô hình hình ảnh mở ra hướng đi mới, là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực này. Kết quả nghiên cứu không chỉ làm sáng tỏ tình trạng hiện tại của LLMs trong nhiệm vụ Video Grounding mà còn tạo đà cho những tiến bộ tương lai, có tiềm năng làm thay đổi cách phân tích và hiểu nội dung video.