大模型下的视频理解video understanding
数据集
Learning Video Context as Interleaved Multimodal Sequences
Motivation：
针对Narrative videos, like movie clips, TV series, etc.：因为比较复杂
most top-performing video perception models 都是研究那种原子动作or人or物
understanding video contexts 有很多任务，解决这些任务的模型都太 specific了，不够general
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can we develop a general solution that handles these diverse contexts and needs in videos?
Our work
虽然有类似的模型但是when applied to narrative videos, which encompass informative contexts , these models with a pre-defined visual-textual template still exhibit limitations due to inflexibility。基于此做了如下贡献：
- 提了一个新的多模态模型来解决这类视频，由于有复杂的结构，核心是要将embed the videos as
interleaved multi-modal sequences - 想要统一多模态context和任务以一种用户友好的方式
- 收集了指令微调数据集（用了一系列方法a package of solutions来转换现有的数据集）而且是interleaved multimodal instruction-following。用这个数据集训练了一个deconder-only的模型
- 除此之外，这个模型的应用是，可以让用户以一种更free-form的形式与视频交互
Model
模型总体来说不难，frame也只是一个token，作者希望通过这样方式更好的编码交错多模态信息来帮助回答问题
DATA
建立了几个模板主要关注how to collect the corresponding tuning data for each type of interleaved prompt
实验
实验部分的话，任务很多,都是video 理解中最火的任务，基本都是sota了。一开始提了几个有意义的问题，并进行了深入思考。除此之外容易混淆的setting用了一些小标志代替，显得更清楚。
- multi-task learning enhances individual capabilities.
This highlights the language model’s ability to acquire commonsense across
diverse objectives and contexts. - different kinds of interleaved multimodal instruction.
