Llama都在用的RoPE有了视频版，复旦上海AI Lab等提出长视频理解/检索绝佳拍档
<div id="container" data-v-1d7a5742="" data-element="root" contentScore="6472">Llama都在用的RoPE（旋转位置嵌入）被扩展到视频领域，长视频理解和检索更强了。复旦大学、上海AI实验室等提出VideoRoPE，并确定了将RoPE有效应用于视频所需的四个关键特性。
在长视频检索、视频理解和视频幻觉等各种下游任务中，VideoRoPE始终优于先前的RoPE变体。
用三维结构保留时空关系
RoPE是一种能够将相对位置信息依赖集成到self-attention中并提升transformer架构性能的位置编码方式。
RoPE及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用，但将一维RoPE扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
作为分析的一部分，这项工作引入了一个具有挑战性的V-NIAH-D（带干扰项的视觉大海捞针）任务，该任务在V-NIAH任务的基础上增加了周期性干扰项。
V-NIAH-D任务表明，先前缺乏适当时间维度分配的RoPE变体很容易被干扰项误导。基于分析，作者提出了VideoRoPE，它具有三维结构，旨在保留时空关系。
VideoRoPE的特点包括低频时间分配以减轻周期性碰撞、对角布局以保持空间对称性，以及可调整的时间间隔以解耦时间和空间索引。
左图：为了展示频率分配的重要性，基于VIAH（a），作者提出了一个更具挑战性的V-NIAH-D任务（b），其中插入了相似图像作为干扰项。
右图：与M-RoPE相比，VideoRoPE在检索中更具鲁棒性，并且不容易受到干扰项的影响。
上图：M-RoPE的时间维度局限于局部信息，导致对角线布局。
下图：VideoRoPE有效利用时间维度进行检索。
M-RoPE在定位目标图像上有效，但在多选问题中表现不佳，因为它主要通过垂直位置编码来定位图像，而非时间特征，导致时间维度未能捕捉长距离依赖关系，关注局部信息。相比之下，空间维度则捕捉长距离语义信息，导致M-RoPE在频率分配设计上表现较差。
VideoRoPE设计
作者团队提出了VideoRoPE，一种视频位置嵌入策略，优先考虑时间建模，通过低频时间分配（LTA）减少振荡并确保鲁棒性。它采用对角线布局（DL）以保持空间对称性，并引入可调时间间隔（ATS）来控制时间间隔。VideoRoPE有效地建模了时空信息，从而实现了鲁棒的视频位置表示。
1、低频时间分配（LTA）：
考虑一个基于RoPE的LLM，头部维度为128，对应64个旋转角度θn，分布在不同维度上。每个图示中，用平行的蓝色平面表示cos(θnt)在3维上的表现。
（a）对于M-RoPE，时间依赖性由前16个高频旋转角度建模，导致振荡和位置信息失真。低维度间隔较短，振荡周期性使得远距离位置可能具有相似信息，类似哈希碰撞（如红色平面所示），容易引发干扰，误导模型。
（b）相比之下，VideoRoPE通过最后16个旋转角度建模时间依赖性，具有更宽的单调间隔。时间建模不再受振荡影响，显著抑制了干扰项的误导效应。
2、对角线布局（DL）：
原始1D RoPE（Su et al., 2024）未包含空间建模。M-RoPE（Wang et al., 2024b）虽然采用3D结构，但引入了不同帧间视觉标记索引的差异。
相比之下，VideoRoPE实现了平衡，保留了原始RoPE一致的索引增长模式，并引入了空间建模。优点包括：1）保留视觉标记的相对位置，避免文本标记过于接近角落；2）保持原始RoPE编码形式，相邻帧的空间位置信息增量与文本标记增量一致。
3、可调时间间隔（ATS）：
为了缩放时间索引，作者团队引入缩放因子δ来对齐视觉和文本标记之间的时间信息。假设τ为标记索引，起始文本（0≤τ
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