TIME instruction-tuning dataset

本研究构建了专注于提升视频LLM时间理解能力的TIME指令微调数据集，包含34,000个多项选择和开放式问题的问答对，旨在增强时间推理，而不会引入新的偏见。数据集涵盖动态、推理、持续时间、位置和顺序五个关键的时间维度，通过从相关领域汲取洞察，如视频时刻定位和动作预测，并使用多个来源的数据集来构建。

This study constructs the TIME Instruction Fine-tuning Dataset, which focuses on enhancing the temporal comprehension capabilities of video LLMs. The dataset includes 34,000 question-answer pairs with multiple-choice and open-ended questions, aiming to improve temporal reasoning without introducing new biases. It covers five key temporal dimensions: dynamics, reasoning, duration, location and sequence, and is built by drawing insights from related fields such as video moment localization and action prediction, as well as utilizing datasets from multiple sources.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

TIME指令微调数据集的构建旨在增强视频大语言模型（video-LLMs）在时间维度上的理解能力。该数据集通过多任务提示微调方法，将时间敏感任务无缝集成到现有的指令数据集中，避免了额外的时间标注需求。具体构建过程包括从多个视频数据源中筛选出与时间理解相关的任务，并将其划分为五个关键维度：动态、推理、持续时间、位置和顺序。每个维度都设计了特定的任务，如动态变化检测、未来事件预测、事件持续时间估计等。通过生成多样化的问答对，确保了数据集的多样性和平衡性。

特点

TIME指令微调数据集的特点在于其专注于时间敏感任务的多维度覆盖。数据集涵盖了动态、推理、持续时间、位置和顺序五个关键时间维度，每个维度都通过精心设计的任务来增强模型的时间理解能力。此外，数据集通过多任务提示微调方法，避免了传统数据标注的高成本，同时确保了数据的高质量和多样性。数据集的问答对设计既包括多项选择题，也包括开放式问题，进一步提升了模型的泛化能力。

使用方法

TIME指令微调数据集的使用方法主要围绕多任务提示微调展开。通过将时间敏感任务与现有的指令微调任务结合，模型能够在训练过程中同时处理多个时间相关的任务，从而提升其时间理解能力。具体使用时，模型首先通过多任务提示微调方法进行训练，随后在TIMEBench等时间敏感基准上进行评估。这种使用方法不仅避免了额外标注的需求，还显著提升了模型在时间维度上的表现。

背景与挑战

背景概述

TIME instruction-tuning dataset 是由来自山东大学、哈尔滨工业大学和快手科技的研究团队于2025年提出的，旨在提升视频大语言模型（video-LLMs）在时间维度上的理解能力。该数据集专注于五个关键时间维度：动态性、推理、持续时间、位置和顺序，涵盖了视频理解中的复杂时间关系。通过引入多任务提示微调方法，TIME数据集在不依赖额外标注的情况下，成功增强了模型的时间推理能力。该数据集的提出填补了现有视频理解基准在时间维度覆盖上的不足，推动了视频大语言模型在时间敏感任务中的性能提升。

当前挑战

TIME数据集面临的挑战主要集中在两个方面。首先，视频大语言模型在处理时间敏感任务时，往往难以捕捉帧间的复杂依赖关系，容易依赖数据偏差或简单的视觉-文本共现模式，导致模型在时间推理任务中的表现不佳。其次，数据集的构建过程中，如何在不引入额外标注的情况下，将时间敏感任务无缝集成到现有的指令微调流程中，是一个技术难点。此外，数据集的去偏处理也至关重要，以避免模型通过捷径（如单帧分析）而非真正的时序理解来完成任务。这些挑战需要通过创新的数据生成和去偏策略来解决，以确保模型能够真正理解视频中的时间动态。

常用场景

经典使用场景

TIME instruction-tuning dataset 主要用于视频大语言模型（video-LLMs）的指令微调，特别是在时间敏感任务中。该数据集通过多维度的时间理解任务，如动态变化、推理、持续时间、位置和顺序等，帮助模型更好地捕捉视频中的时间动态。其经典使用场景包括视频问答、时间推理和事件预测等任务，显著提升了模型在复杂时间序列中的表现。

解决学术问题

TIME 数据集解决了视频大语言模型在时间理解上的局限性。现有模型在处理视频时，往往难以捕捉帧间的时间关系，导致在时间推理任务中表现不佳。通过引入五个关键时间维度的任务，TIME 数据集显著提升了模型的时间感知能力，减少了模型对数据偏差的依赖，避免了简单的视觉-文本共现模式带来的捷径行为。这一突破为视频理解领域的研究提供了新的方向。

衍生相关工作

TIME 数据集的推出催生了一系列相关研究工作，特别是在视频大语言模型的微调和评估方面。基于该数据集，研究者提出了多种时间敏感的微调方法，如多任务提示微调（MTP），进一步提升了模型的时间推理能力。此外，TIMEBench 作为该数据集的衍生基准测试工具，被广泛用于评估视频模型的时间理解能力，推动了视频理解领域的标准化评估体系的发展。