VideoCoT, TopicQA, TopicCoT

VideoCoT、TopicQA和TopicCoT是由华南理工大学、字节跳动和琶洲实验室联合创建的视频链式思考（CoT）数据集。这些数据集包含11,000条视频，每条视频对应2个问题，总计22,000个问题，数据来源于Kinetics-700。数据集的创建过程结合了自动标注和人工校验，旨在通过主动学习范式提高标注效率和数据质量。这些数据集主要应用于视频开放式问答和提升多模态大语言模型的推理能力，特别是在视频理解和复杂语义捕捉方面。VideoCoT, TopicQA and TopicCoT are video chain-of-thought (CoT) datasets jointly created by South China University of Technology, ByteDance and Pazhou Laboratory. These datasets include 11,000 videos, each corresponding to two questions, totaling 22,000 questions, with all data sourced from Kinetics-700. The construction of these datasets combines automatic annotation and manual verification, aiming to improve annotation efficiency and data quality through the active learning paradigm. These datasets are mainly applied to video open-ended question answering and enhancing the reasoning capabilities of multimodal large language models, particularly in video understanding and complex semantic capture.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VideoCoT数据集的构建，采用了结合机器和人类专家的主动学习框架。首先，通过一个提示生成器引导大型语言模型（LLMs）生成基于视频信息的复杂思维链（CoT）。接着，设计了一个评分函数自动评估生成的CoT的质量，从流畅性、背景描述、时间变化、空间对象、关系和总结六个维度进行评分。最后，低质量的CoT将被人类专家修改，并返回到数据集池中，用于训练提示生成器以提高CoT生成的质量。

使用方法

VideoCoT数据集的使用方法如下：1）将数据集分为训练集、验证集和测试集；2）使用评估指标（如准确率）来衡量模型生成的答案是否正确；3）可以使用VideoCoT和TopicCoT数据集进行混合训练，以提高模型的推理能力。

背景与挑战

背景概述

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）蓬勃发展，但相较于图像，视频领域的关注较少。特别是在提示工程、视频思维链（CoT）和视频指令微调等子领域，视频数据集的收集和应用仍然相对滞后。为了推动视频MLLMs的发展，研究人员开发了VideoCoT、TopicQA和TopicCoT三个视频CoT数据集，旨在引导视频开放问答（OpenQA）并提升MLLMs的推理能力。这些数据集的创建得益于华南理工大学、字节跳动和琶洲实验室的研究人员，他们通过自动标注工具，结合机器和人类专家，在主动学习框架下构建了这些数据集，为视频CoT的研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

构建视频CoT数据集面临着诸多挑战。首先，完全依靠人工标注CoT的过程既耗时又昂贵。其次，尽管机器生成的数据可以减少人工工作量，但由于幻觉问题，其可靠性难以保证。此外，现有的MLLMs推理能力不足，无法直接生成可靠的CoT。为了解决这些问题，研究人员开发了自动标注工具，通过主动学习框架，结合机器和人类专家的力量，降低了人工标注的工作量，同时保证了数据集的质量。此外，研究人员还提出了一个基于CoT的简单但有效的基准，用于评估MLLMs的复杂推理能力。实验结果表明，该方法在提高MLLMs的推理能力方面取得了显著效果。

常用场景

经典使用场景

VideoCoT数据集主要用于视频开放问答和提升多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力。该数据集通过引入视频中的链式思维（CoT）模式，帮助模型更好地理解视频内容中的时空变化，从而在视频问答任务中提供更为合理和详细的答案。同时，该数据集还支持多语言（英语和中文），使其在跨语言视频理解任务中具有广泛的应用前景。

解决学术问题

VideoCoT数据集解决了多模态大型语言模型在视频领域中的推理能力不足的问题。通过引入视频链式思维模式，该数据集能够帮助模型更好地理解视频内容中的时空变化，从而在视频问答任务中提供更为合理和详细的答案。此外，该数据集还通过自动标注工具和主动学习范式，有效地降低了人工标注的成本，提高了数据集的质量。

实际应用

VideoCoT数据集在实际应用场景中，可以用于视频内容分析、视频问答系统、视频推荐系统等领域。通过利用该数据集，模型可以更好地理解视频内容，从而提高视频问答系统的准确性和推荐系统的相关性。此外，该数据集还可以用于视频内容生成和视频摘要生成等任务，为视频内容的智能化处理提供支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在多模态大语言模型（MLLMs）迅速发展的背景下，视频领域的探索相对滞后。VideoCoT数据集的提出，填补了视频链式思维（CoT）数据集的空白，并旨在提升MLLMs在视频问答（OpenQA）方面的推理能力。该数据集通过结合机器和人类专家，在主动学习框架下，开发了一种自动标注工具，以解决人工标注成本高且机器生成数据不可靠的问题。VideoCoT、TopicQA和TopicCoT三个数据集的构建，不仅为视频CoT研究提供了丰富的资源，也为MLLMs在视频理解领域的推理能力提升提供了实验基础。实验结果表明，基于VideoCoT训练的MLLMs在开放问答任务上表现出显著的性能提升，证明了CoT在视频理解中的重要作用。未来，VideoCoT数据集有望在视频推理、问答等领域得到更广泛的应用，推动MLLMs在视频领域的进一步发展。

相关研究论文

• VideoCoT: A Video Chain-of-Thought Dataset with Active Annotation Tool

  华南理工大学，广州，中国；字节跳动，北京，中国；琶洲实验室，广州，中国 · 2024年