摘要：

近期，大语言模型（LLM）在跨域技术应用方面取得了重大进展，不仅局限于传统的自然语言处理领域，还成功扩展到文本、音频、视频等多元媒体任务，其中，视频时序定位（Video Grounding，VG）作为关键应用之一，展现出了独特价值。

视频时序定位概述：

视频时序定位任务聚焦于依据特定查询（描述性语句），精准识别目标视频片段的起始与终止时刻。这项任务的核心难点在于精确地捕捉时间边界，以实现高度准确的定位。

清华大学引入LLM4VG基准：

清华大学的研究团队推出了一项名为“LLM4VG”的基准测试，旨在全面评估LLM在视频时序定位任务中的效能。

两种策略对比分析：

基准测试涵盖了两种主要策略。第一种策略采用直接在文本-视频数据集（VidLLM）上进行训练的视频LLM，而第二种策略则结合了传统的LLM与预训练的视觉模型。

策略一：VidLLM策略解析：

在VidLLM策略下，模型直接处理视频内容及VG指令，通过文本-视频联合训练，进行预测输出。

策略二：LLM与视觉模型融合策略：

此策略更为复杂，它结合了LLM与视觉描述模型，通过生成集成VG指令的视频内容文本描述，利用精心设计的提示进行训练。

性能对比与策略启发：

研究结果显示，虽然VidLLM策略在视频内容上直接训练，但与理想的VG性能相比，仍有显著差距。这提示了在训练过程中融入更多时间相关视频任务的重要性，以期提升模型性能。

综合评价与未来展望：

相比之下，第二策略展现出更优性能，为未来研究提供了积极方向。然而，这一策略仍受制于视觉模型的局限性以及提示词设计的约束。精心设计的提示词和视觉模型的进一步优化，对于增强LLM在VG任务中的表现至关重要。

结论：

该研究为LLM在多模态任务中的应用提供了开创性评估，强调了在模型训练与提示设计中采用更复杂方法的必要性。这为未来多模态任务中提升LLM性能提供了有价值的见解与方向。