Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models

本文是LLM系列文章，针对《Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models》的翻译。

摘要

尽管视频感知能力迅速整合到大型多模态模型（LMM）中，但驱动其视频理解的潜在机制仍然知之甚少。因此，该领域的许多设计决策都是在没有适当理由或分析的情况下做出的。训练和评估此类模型的高昂计算成本，加上有限的开放研究，阻碍了视频LMM的发展。为了解决这个问题，我们提出了一项全面的研究，帮助揭示是什么有效地推动了LMM中的视频理解。
我们首先批判性地检查了与视频LMM研究相关的高计算要求的主要因素，并发现了缩放一致性，其中在较小的模型和数据集（达到临界大小）上做出的设计和训练决策有效地转移到了较大的模型。利用这些见解，我们探索了视频LMM的许多视频特定方面，包括视频采样、架构、数据组合、训练计划等。例如，我们证明了训练期间的fps采样比均匀帧采样要好得多，哪些视觉编码器最适合视频表示。
在这些发现的指导下，我们介绍了阿波罗，这是一个最先进的LMM系列，在不同模型尺寸上都能实现卓越的性能。我们的模型可以有效地感知长达一小时的视频，Apollo-3B的表现优于大多数现有的7B模型，在LongVideoBench上的表现令人印象深刻，为55.1。与7B LMM相比，Apollo-7B是最先进的，MLVU为70.9，Video-MME为63.3。

1 引言

2 现有的视频问答基准有多有效？

3 缩放一致性：在模型设计过程中，你能做到多小？

4 探索视频LMM设计空间：什么影响有效的模型设计？

5 视频LMM应