VideoKR: 지식 및 추론 집약적 비디오 이해를 위한 최초의 데이터셋
요약
VideoKR은 지식 및 추론 집약적인 비디오 이해를 위해 설계된 최초의 데이터셋입니다. 인간 참여형 생성 방식을 통해 145K개의 전문가 도메인 비디오에서 315K개의 예시를 구축했습니다.
핵심 포인트
- 인간 참여형 생성 방식을 통한 고품질 데이터 큐레이션
- 텍스트 지름길 의존을 방지하고 진정한 시각적 추론 유도
- VideoKR-Eval 벤치마크를 통한 모델 성능 평가 가능
VideoKR: 지식 및 추론 집약적 (knowledge- and reasoning-intensive) 비디오 이해를 위한 최초의 데이터셋
이 데이터셋은 인간 참여형 생성 (human-in-the-loop generation) 방식을 통해 145K개의 전문가 도메인 비디오에서 315K개의 예시를 큐레이션했습니다.
VideoKR-Eval 벤치마크는 모델이 텍스트 지름길 (textual shortcuts)에 의존하는 대신 진정한 시각적 추론 (visual reasoning)을 수행하도록 강제합니다.
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