在視頻-語言預訓練中，數據稀缺問題確實可以通過生成模型和自監督學習來部分解決。生成模型，如大型語言模型（LLM）和視覺-語言模型（VLM），能夠基於現有的視頻和文本數據生成合成標註，這樣可以擴大數據集的規模，從而提高模型的預訓練效果。此外，自監督學習技術可以利用未標註的數據進行預訓練，通過設計合適的預測任務來學習數據的內在結構和特徵，這樣可以在缺乏標註數據的情況下提升模型的性能。這些方法的結合，尤其是生成模型的應用，能夠在一定程度上緩解數據稀缺的挑戰，並促進視頻-語言理解的進一步發展。