ViaRL: 시각적 반복 증폭 강화 학습을 통한 적응적 시간적 기반 구축

ViaRL은 규칙 기반 강화학습과 반복적 증폭 전략을 활용하여 의도 기반 비디오 이해에서 프레임 선택을 최적화하는 혁신적인 프레임워크입니다. 다양한 벤치마크에서 우수한 성능을 입증했으며, 특히 Needle QA에서 15%의 성능 향상을 기록했습니다. 이는 비디오 이해 시스템의 지능화를 향한 중요한 진보입니다.

인간처럼 생각하는 비디오 이해 시스템, ViaRL의 탄생

최근 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)의 발전으로 쿼리 기반 추론이 가능해졌지만, 비디오 기반 프레임워크는 여전히 관련 프레임을 효과적으로 식별하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 휴리스틱 방법이나 의사 레이블 지도 학습은 비용이 많이 들고 확장성이 부족하다는 한계를 가지고 있죠.

Xu 등(2025)의 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 ViaRL이라는 혁신적인 프레임워크를 제시합니다. ViaRL은 규칙 기반 강화 학습(RL) 을 활용하여 의도 기반 비디오 이해에서 프레임 선택을 최적화하는 최초의 시도입니다.

핵심은 반복적 증폭 전략입니다. 이 전략은 비디오 CoT 시스템에서 각 구성 요소가 반복적인 개선 주기를 거치도록 하여, 시스템 전반의 성능 향상을 도모합니다. 다운스트림 모델의 정확도를 보상 신호로 사용하여 시행착오를 통해 프레임 선택기를 학습시키므로, 비싼 주석 작업 없이도 인간의 학습 과정과 유사하게 모델을 발전시킬 수 있습니다.

ViaRL의 놀라운 성능: 15% 향상!

VideoMME, LVBench, MLVU 등 여러 벤치마크에서 ViaRL은 우수한 시간적 기반 성능과 뛰어난 일반화 능력을 선보였습니다. 특히, 긴 비디오에서 특정 부분을 찾아야 하는 Needle QA(MLVU의 하위 집합)에서 약 15%의 성능 향상을 기록하여, 시간적 기반 구축 평가의 벤치마크로서 그 효과를 입증했습니다.

미래를 위한 전망: 더욱 지능적인 비디오 이해 시스템

ViaRL은 단순한 기술적 진보를 넘어, 비디오 이해 시스템의 지능화를 향한 중요한 발걸음입니다. 강화학습과 반복적 증폭 전략의 조합은 향후 더욱 복잡하고 다양한 비디오 이해 과제에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대됩니다. 인간의 의도를 정확하게 파악하고, 그에 맞춰 최적의 정보를 제공하는 지능형 비디오 시스템의 개발은 앞으로도 지속적인 연구와 발전을 필요로 합니다. ViaRL은 그 시작을 알리는 중요한 이정표가 될 것입니다.