摘要(Abstract)：

论文介绍了MVBench，这是一个全新的多模态视频理解基准测试，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面的能力。

• 目前许多基准测试主要集中在静态图像任务的空间理解上，而忽视了动态视频任务中的时间理解。MVBench通过20个具有挑战性的视频任务来填补这一空白，这些任务无法通过单帧图像有效解决。
• 论文提出了一种新颖的静态到动态方法来定义与时间相关的任务，并将各种静态任务转化为动态任务，从而系统地生成各种视频任务，无需人工参与。
  通过任务定义，研究者们自动将视频注释转换为多项选择的问答（QA），以评估每个任务。
• MVBench的构建高效且公平，避免了对LLMs的评分偏见。论文开发了一个强大的视频MLLM基线VideoChat2，并通过多样化的指令调整数据进行逐步多模态训练。
• 在MVBench上表明，现有的MLLMs在时间理解方面远未达到令人满意的水平，而VideoChat2在MVBench上的准确率超过了这些领先模型15%以上。

MVBench

时间任务定义(Temporal Task Definition)：

MVBench定义了20个视频理解任务，这些任务需要对视频的时间维度有深入理解，不能仅通过单个帧来解决。
作者提出了一种从静态到动态的方法，将先前定义的静态图像任务转化为具有动态目标的视频任务，涵盖了从感知到认知的一系列时间理解技能。

静态到动态的转变(Static-to-Dynamic Method)：

通过将静态图像任务增加时间上下文，例如将图像中的位置任务转换为视频中的移动方向任务，从而创建了一系列需要对整个视频进行推理的动态任务。

自动问答生成(Automatic QA Generation)：

利用现有的视频基准测试和大型语言模型(LLMs)，自动将视频注释转换为多项选择的问答对，用于评估MLLMs的性能。
选择了11个公共视频基准测试，并根据任务定义自动生成问题和答案选项。

数据筛选(Data Filtration)：

为了增加视频的多样性并保证任务的时间敏感性，作者从现有的基准测试中精心选择了视频数据集，排除了过短或过长的视频片段，选择了中等时长的视频。

问题难度平衡(Question Difficulty)：

为了平衡问题难度，作者设计了选择标准，确保问题既不过简单也不过复杂，以避免模型给出相似的响应。

答案选项生成(Answer Option Generation)：

利用模板构建答案选项，或者使用LLM基于任务定义生成问题，并从现有注释中创建答案选项。

评估提示设计(Prompt Design for Evaluation)：

为了强调MLLMs的时间敏感性，作者设计了详细的系统提示，鼓励模型仔细观察视频内容并回答问题。

videoCHat2

指令微调数据生成。通过chat

3阶段训练。视频语言对齐、视频语言链接、指令微调