[논문리뷰] ELV-Halluc: Benchmarking Semantic Aggregation Hallucinations in Long Video Understanding

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저자: Hao Lu, Jiahao Wang, Yaolun Zhang, Ruohui Wang, Xuanyu Zheng, Yepeng Tang, Dahua Lin, Lewei Lu

핵심 연구 목표

Video MLLM(Multimodal Large Language Models)이 긴 비디오에서 보이는 Semantic Aggregation Hallucination (SAH) 문제를 해결하는 데 목표를 둡니다. SAH는 모델이 프레임 수준의 의미를 정확하게 인식하지만, 이를 비디오 내 다른 이벤트에 잘못 연결하여 발생하는 오류를 의미하며, 기존 짧은 비디오 기반의 환각 벤치마크에서는 이 문제가 간과되었습니다. 이를 체계적으로 조사하기 위한 최초의 장편 비디오 환각 벤치마크인 ELV-Halluc을 제시합니다.

핵심 방법론

ELV-Halluc 벤치마크는 여러 명확히 분리된 이벤트를 포함하는 Event-by-Event Videos를 기반으로 구축되었습니다. 환각 유형은 Visual details, Action, Object, Declarative content 네 가지 의미론적 측면으로 분류되며, 적대적 삼중 질문 쌍 (Ground Truth, In-Video Hallucinated, Out-of-Video Hallucinated)을 사용하여 SAH를 정량화합니다. SAH 비율은 **(OutAcc - InAcc) / (1 - InAcc)**로 계산됩니다. 또한, SAH 완화를 위해 VideoROPE와 같은 강화된 위치 인코딩 전략과 **Direct Preference Optimization (DPO)**을 적용했습니다.

주요 결과

ELV-Halluc 벤치마크를 통해 SAH의 존재를 확인했으며, SAH는 의미론적 복잡성 증가 (더 많은 이벤트, 조밀한 프레임 샘플링)에 따라 심화되는 것으로 나타났습니다. 특히 Visual Details와 같이 빠르게 변화하는 의미에서 SAH가 더 빈번하게 발생했습니다. VideoROPE가 가장 낮은 SAH 비율인 **0.88%**를 달성하며 효과를 입증했습니다. 또한, DPO 전략을 적용하여 Qwen2.5-VL-7B 모델의 SAH 비율을 8.3%에서 6.0%로 27.7% 감소시키고, ELV-Halluc의 전반적인 정확도를 0.3점 향상시켰습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

장편 비디오 이해를 위한 MLLM 개발 시, 기존의 일반적인 환각뿐만 아니라 **Semantic Aggregation Hallucination (SAH)**에 대한 특별한 고려가 필요함을 시사합니다. 강화된 위치 인코딩 기법과 DPO 기반의 선호도 학습은 SAH를 효과적으로 완화하고 모델의 전반적인 성능을 향상시키는 실용적인 전략이 될 수 있습니다. ELV-Halluc 벤치마크는 이러한 특정 유형의 오류를 평가하고 모델 개발 방향을 제시하는 중요한 도구가 될 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.