[논문리뷰] FutureOmni: Evaluating Future Forecasting from Omni-Modal Context for Multimodal LLMs

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저자: Qian Chen, Jinlan Fu, Changsong Li, See-Kiong Ng, Xipeng Qiu

핵심 연구 목표

기존 벤치마크들이 주로 회고적 이해에 초점을 맞추는 한계를 해결하기 위해, 오디오-비주얼 환경에서 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 미래 사건 예측 능력 을 평가하는 것을 목표로 합니다. 특히, 모델이 교차 모달 인과 및 시간 추론 을 수행하고 내부 지식을 활용하여 미래 이벤트를 예측하는 능력을 평가하고자 합니다.

핵심 방법론

본 연구는 FutureOmni 라는 최초의 옴니-모달 미래 예측 벤치마크를 소개합니다. 이 벤치마크는 LLM-보조 및 인간 개입 파이프라인 을 통해 구축되었으며, 919개의 비디오와 1,034개의 객관식 QA 쌍 을 포함합니다. 또한, MLLM의 미래 예측 능력을 강화하기 위해 7K 샘플의 명령어 튜닝 데이터셋 을 큐레이션하고 Omni-Modal Future Forecasting (OFF) 훈련 전략 을 제안합니다.

주요 결과

13개의 옴니-모달 모델 과 7개의 비디오 전용 모델 에 대한 평가 결과, 현재 시스템들은 특히 음성 위주의 시나리오에서 오디오-비주얼 미래 예측에 어려움을 겪고 있으며, Gemini 3 Flash 가 64.8% 의 최고 정확도를 달성했습니다. OFF 훈련 전략 은 FutureOmni 에서 video-SALMONN 2 의 성능을 +3.87% 향상시켰고, Qwen2.5-Omni 가 WorldSense (+2.55%) 및 DailyOmni (+3.34%) 와 같은 비디오 전용 벤치마크에서도 성능 개선을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

FutureOmni 벤치마크 는 MLLM이 실제 환경에서 미래를 예측하는 능력의 중요성을 강조하며, 새로운 연구 방향을 제시합니다. OFF 훈련 전략 은 MLLM의 미래 예측 및 일반화 능력을 향상시키는 효과적인 방법을 제공하며, 특히 복잡한 음향 신호(대화) 해석 능력 을 크게 개선합니다. 오디오-비주얼 정보의 시너지적 통합 이 단일 모달리티에 의존하는 것보다 훨씬 중요함을 입증하여, 개발자들이 MLLM 설계 시 이를 적극 고려해야 함을 시사합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.