Ask-Anything项目中视频对话模型输出长度优化实践

在视频对话模型训练过程中，输出文本长度偏短是一个常见的技术挑战。本文基于OpenGVLab的Ask-Anything项目实践经验，探讨如何优化视频对话模型的输出长度和细节描述能力。

问题现象分析

在复现video_chat2三阶段训练时，研究者发现使用纯视频数据进行3-5个epoch训练后，虽然loss值有所下降，但模型推理时存在两个明显问题：

1. 输出文本长度明显短于官方发布的stage3模型
2. 对视频中的细节刻画能力不足

根本原因探究

经过实验分析，这一问题主要源于训练数据的组成特点：

1. 视频指令数据大多包含较短的答案
2. 缺少图像指令数据的平衡
3. 长文本回答样本不足导致模型倾向于生成简短回答

解决方案与实践

数据增强策略

1. 引入图像问答数据：建议加入LLaVA和VQA类数据集(VQAv2/OKVQA等)，这些数据包含更丰富的长文本回答
2. 混合训练策略：保持视频数据的同时，加入20-30%比例的图像问答数据
3. 数据筛选：优先选择包含详细描述的长文本样本

训练技巧

1. 在finetune阶段适当降低学习率
2. 增加1-2个epoch的纯长文本数据微调
3. 使用beam search等解码策略鼓励长文本生成

预期效果

通过上述调整后，模型表现应有显著改善：

• 回答长度增加30-50%
• 细节描述能力提升
• 在视频理解benchmark上的指标也会相应提高

总结

视频对话模型的输出质量高度依赖于训练数据的多样性。在实践中，合理搭配视频和图像数据、平衡长短文本样本，是提升模型生成能力的关键。这一经验不仅适用于Ask-Anything项目，对其他多模态对话系统开发也具有参考价值。