論文の概要: MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10592v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 16:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 19:38:34.827811
• Title: MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models
• Title（参考訳）: MiniGPT-4: 高度な大規模言語モデルによるビジョン言語理解の強化
• Authors: Deyao Zhu, Jun Chen, Xiaoqian Shen, Xiang Li, Mohamed Elhoseiny
• Abstract要約: GPT-4は、手書きテキストから直接Webサイトを生成するなど、驚くべきマルチモーダル能力を示している。 凍結型ビジュアルエンコーダと凍結型大規模言語モデルとを協調するMiniGPT-4を提案する。 また,MiniGPT-4の新たな特徴として,与えられた画像にインスパイアされた物語や詩を書くことが挙げられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.84885546518666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent GPT-4 has demonstrated extraordinary multi-modal abilities, such as directly generating websites from handwritten text and identifying humorous elements within images. These features are rarely observed in previous vision-language models. However, the technical details behind GPT-4 continue to remain undisclosed. We believe that the enhanced multi-modal generation capabilities of GPT-4 stem from the utilization of sophisticated large language models (LLM). To examine this phenomenon, we present MiniGPT-4, which aligns a frozen visual encoder with a frozen advanced LLM, Vicuna, using one projection layer. Our work, for the first time, uncovers that properly aligning the visual features with an advanced large language model can possess numerous advanced multi-modal abilities demonstrated by GPT-4, such as detailed image description generation and website creation from hand-drawn drafts. Furthermore, we also observe other emerging capabilities in MiniGPT-4, including writing stories and poems inspired by given images, teaching users how to cook based on food photos, and so on. In our experiment, we found that the model trained on short image caption pairs could produce unnatural language outputs (e.g., repetition and fragmentation). To address this problem, we curate a detailed image description dataset in the second stage to finetune the model, which consequently improves the model's generation reliability and overall usability. Our code, pre-trained model, and collected dataset are available at https://minigpt-4.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 最近のgpt-4は、手書きテキストから直接webサイトを生成し、画像内のユーモラスな要素を識別するなど、異例のマルチモーダル能力を示している。 これらの特徴は、以前の視覚言語モデルではまれである。 しかし、GPT-4の技術的な詳細はまだ明らかになっていない。 GPT-4のマルチモーダル生成能力の強化は,高度な大規模言語モデル (LLM) の活用に起因していると考えている。 この現象を調べるために, 凍結した視覚エンコーダを1つのプロジェクション層を用いて, 凍結したLLM, Vicunaと整列させるMiniGPT-4を提案する。 我々の研究は、視覚的特徴を高度な大規模言語モデルに適切に整合させることで、手書きのドラフトから詳細な画像記述生成やWebサイト作成など、GPT-4で実証された多くの高度なマルチモーダル能力を持つことを初めて明らかにした。 さらに,minigpt-4では,与えられた画像に触発された物語や詩の書き方,食事写真に基づく料理の作り方など,他の新たな機能が注目されている。 実験の結果、短い画像キャプションペアで訓練したモデルが不自然な言語出力(繰り返しや断片化など)を生成できることがわかった。 この問題に対処するため,第2段階で詳細な画像記述データセットをキュレートし,モデルを微調整することで,モデル生成の信頼性とユーザビリティを向上した。 私たちのコード、事前トレーニングされたモデル、収集されたデータセットは、https://minigpt-4.github.io/で利用可能です。

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