📄 论文总结
通用视频检索嵌入模型GVE：通过评估-数据-建模协同设计实现先进泛化能力 / General Video Embedder (GVE): Achieving Advanced Generalization through Evaluation-Data-Modeling Co-design
1️⃣ 一句话总结
本论文提出了一个名为GVE的通用视频检索框架，通过构建综合评估基准UVRB、大规模数据合成流程V-SynFlow和模态金字塔课程学习方法，解决了当前视频检索模型的局限性，实现了在严格零样本设置下的先进泛化性能。
2️⃣ 论文创新点
1. 通用视频检索基准(UVRB)
- 创新点：包含16个测试数据集的综合评估套件，覆盖多样化领域和任务，用于多维度诊断模型泛化能力
- 区别/改进：解决了现有基准过于专门化、无法全面评估模型泛化能力的问题
- 意义：为定义和量化视频检索的通用性提供了诊断性评估框架
2. V-SynFlow数据合成流程
- 创新点：多阶段合成工作流，将大量低质量文本-视频对转化为高质量多任务数据集UVRD，包含155万视频-文本对
- 区别/改进：克服了现有数据集规模小、有偏差或收集成本高的问题
- 意义：为通用视频检索提供了所需的跨领域、多任务语义空间数据
3. 模态金字塔课程学习
- 创新点：通过显式利用多样化数据间的潜在联系训练模型，实现从原子任务到复合任务的渐进式学习
- 区别/改进：改进了传统单一任务训练模式，实现了更好的零样本泛化能力
- 意义：为构建真正通用的视频检索模型提供了有效的训练策略
4. 通用视频嵌入器(GVE)
- 创新点：基于Qwen2.5-VL的多模态编码器，能将任意模态组合输入投影到统一的嵌入空间
- 区别/改进：继承了预训练视觉语言对齐知识，设计了融合不同模态输入的联合序列处理方式
- 意义：为实现通用多模态嵌入提供了模型架构支持
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- GVE-7B在严格零样本设置下取得领先性能，在数据集平均得分和能力平均得分上均领先
- 在UVRB基准上验证了模型真正的泛化能力，而非依赖数据泄露或领域适应
- 消融研究表明合成的UVRD数据集和模态金字塔课程学习都对性能有重要贡献
- 发现部分相关视频检索比传统基准更能反映模型普适性，相关性高达0.97
实际价值
- 为视频检索领域提供了标准化的评估框架，促进公平比较
- 大规模高质量合成数据集降低了数据收集成本
- 渐进式课程学习策略可推广到其他多模态任务
- 模型架构支持多种查询格式和数据域的灵活应用
4️⃣ 术语表
- UVRB：通用视频检索基准，包含16个测试数据集的多维度评估套件，用于全面评估视频检索的不同能力
- GVE：通用视频嵌入器，通过模态金字塔课程学习训练的通用视频检索模型，具有先进的零样本任务和领域适应能力
- UVRD：通用视频检索数据集，通过V-SynFlow流程合成的包含155万视频-文本对的高质量多任务训练数据集
- 模态金字塔：一种课程学习策略，通过考虑任务间的知识依赖关系，协调异构多任务数据的训练过程
- V-SynFlow：多阶段数据合成工作流，将弱标注网络视频转化为结构化、高保真的多任务训练实例
- InfoNCE损失：对称对比学习损失函数，用于训练嵌入模型，通过对比正样本和负样本
- 部分相关检索：部分相关视频检索，被发现最能反映模型整体性能的评估维度，与整体性能相关性最高