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【論文瞬読】Apollo：動画理解AI設計の新基準を確立する包括的研究

AI Nest

はじめに

こんにちは！株式会社AI Nestです。近年、AIによる画像理解は大きく進展していますが、動画理解については依然として多くの課題が残されています。今回は、MetaとStanford Universityの研究チームによる画期的な研究を紹介します。この研究は、動画理解AIの設計における多くの疑問に答えを示すものです。

タイトル：Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models
URL：https://arxiv.org/abs/2412.10360
所属：Meta GenAI, Stanford University
著者：Orr Zohar, Xiaohan Wang, et al.

Figure1, システム概要図

図1は本研究の全体像を示しています。研究チームは、動画サンプリング方法から、エンコーダーの選択、トークン処理まで、動画理解AIの設計に関わるあらゆる要素を体系的に検証しました。

革新的発見：Scaling Consistency

本研究の最も重要な発見の一つが「Scaling Consistency」です。これは、小規模なモデルで得られた設計上の知見が、より大規模なモデルでも有効であるという性質を指します。

Figure3, Scaling Consistencyの検証結果

図3が示すように、3-4B程度のパラメータを持つモデルでの実験結果は、7B以上の大規模モデルの挙動と高い相関（R² > 0.9）を示しました。この発見により、計算コストの高い大規模モデルでの実験を行わずとも、効率的に設計の最適化が可能となります。

効果的な動画処理の方法

1. fpsサンプリングの優位性

Figure4, 動画サンプリングの分析結果

研究チームは、従来広く使われていた均一サンプリングと比較して、fpsベースのサンプリングが優れていることを実証しました。図4が示すように、特に以下の点で優位性が確認されました：

  • 一貫した時間解像度の維持

  • 動作速度の認識精度向上

  • 長時間動画への適応性

2. エンコーダーの最適な選択

研究では、複数の視覚エンコーダーを比較検討し、以下の重要な知見を得ました：

  • 単体使用では、SigLIP-SO400Mが最高のパフォーマンスを示す

  • InternVideo2とSigLIP-SO400Mの組み合わせが最も効果的

  • 画像エンコーダーと動画エンコーダーの適切な組み合わせが重要

Apolloモデルの成果

これらの知見を統合して開発されたApolloモデルは、複数のベンチマークで優れた性能を示しました：

  • Apollo-3B：既存の7Bモデルを上回るパフォーマンス（LongVideoBenchで55.1を達成）

  • Apollo-7B：同規模のモデルで最高性能（MLVUで70.9、Video-MMEで63.3を達成）

Figure7, トレーニングデータの構成

図7は、Apolloのトレーニングに使用されたデータの構成を示しています。テキスト、画像、マルチ画像、動画の最適な組み合わせが、モデルの高性能化に貢献しています。

まとめ：実務への示唆

本研究の成果は、動画理解AIの開発に携わる実務者に対して、以下のような重要な示唆を提供します：

  1. 実験の効率化：小規模モデルでの実験結果を活用することで、開発サイクルを大幅に短縮できます。

  2. 設計の最適化：

  • fpsベースのサンプリングの採用

  • 適切なエンコーダーの組み合わせ

  • トークン処理の最適化

  1. データ構成：テキストデータを10-14%程度含む、バランスの取れたトレーニングデータの使用

これらの知見は、動画理解AIの開発における新たな基準となることが期待されます。