Video-MME Team推出全新评估基准Video-MME，它专门用来测试多模态大语言模型（MLLMs）在视频分析方面的表现。多模态意味着模型能够同时处理和理解视频、音频、文本等多种类型的数据。
- 项目主页：https://video-mme.github.io/home_page.html
- GitHub：https://github.com/BradyFU/Video-MME
主要功能与特点：
- 多样性：Video-MME包含多种类型的视频，覆盖了6个主要的视觉领域和30个子领域，如知识、电影电视、体育比赛、艺术表演、生活记录和多语言等，确保了广泛的应用场景和通用性。
- 时间维度：基准测试涵盖了短、中、长三种视频时长，从11秒到1小时不等，以评估模型在不同时间背景下的理解能力。
- 多模态输入：除了视频帧之外，Video-MME还整合了字幕和音频等多模态输入，以展现MLLMs的全面能力。
- 高质量标注：通过专家注释者反复观看视频内容进行严格的手动标注，确保了模型评估的精确性和可靠性。
工作原理：
Video-MME通过人工选择和标注900个视频，产生了2700对问答对。这些视频和问题覆盖了不同的领域和任务类型，包括感知、推理和信息概要。模型需要观看视频（可能包括读取字幕和听取音频），然后从给定的选项中选择正确的答案。
具体应用场景：
- 视频内容理解：在需要理解视频内容的应用中，如视频搜索、视频推荐系统或视频内容监控等，Video-MME可以帮助评估和改进MLLMs的性能。
- 多模态交互：在需要结合视觉、听觉和文本信息进行交互的场景，例如智能客服或虚拟助手，Video-MME提供了一个测试平台，以确保模型能够准确理解和回应。
- 教育和培训：Video-MME可以用于教育领域，帮助评估和提升模型在解释复杂概念或历史事件方面的视频分析能力。
举例：
我们有一个视频，内容是关于一个旅游节目，介绍了世界各地的名胜古迹。Video-MME中的一个问答对可能是这样的：
- 问题：视频中提到的第一个名胜古迹是什么？
- 选项：
- A. 埃菲尔铁塔
- B. 自由女神像
- C. 长城
- D. 吉萨金字塔
- 正确答案：系统根据视频内容分析后，选择正确的选项。
通过这样的问答对，Video-MME能够评估MLLMs在理解视频内容、整合多模态信息以及进行复杂推理方面的能力。
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