論文の概要: LMEye: An Interactive Perception Network for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03701v2
• Date: Thu, 18 May 2023 17:28:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 19:15:36.441312
• Title: LMEye: An Interactive Perception Network for Large Language Models
• Title（参考訳）: LMEye:大規模言語モデルのための対話型知覚ネットワーク
• Authors: Yunxin Li, Baotian Hu, Xinyu Chen, Lin Ma, and Min Zhang
• Abstract要約: Interactive Perception Network (IPN) は、Large Language Models (LLM) のプレイ・アンド・プラグモジュールである。 IPNは単純な視覚マッピングネットワークで構成されており、LCMのイメージの基本的な認識を提供する。 LLMは、人間の問い合わせを理解し、リクエストベースの視覚情報対話モジュールに対応する要求を配信し、インターリーブされたマルチモーダル情報に基づいて応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.158915306841585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training a Large Visual Language Model (LVLM) from scratch, like GPT-4, is resource-intensive. Our paper presents a play-and-plug module for Large Language Models (LLMs), namely Interactive Perception Network (IPN), aiming to achieve a LVLM by incorporating the image understanding capability into LLMs. Previous methods incorporate visual information into LLMs with a simple visual mapping network, where the image feature is projected into the embedding space of LLMs via a linear layer. Such mapping network projects the image feature once yet does not consider the interaction between the image and the human input query. Hence, the obtained visual information with no connections with human intention may be inadequate for LLMs to make intention-following responses, which we term as static visual information. IPN addresses this issue by allowing the LLM to request the desired visual information aligned with various human instructions, which we term as the dynamic interaction between the LLM and visual information. Specifically, IPN consists of a simple visual mapping network to provide the basic perception of an image for LLMs. It also contains additional modules responsible for acquiring requests from LLMs, performing request-based visual information interaction, and transmitting the resulting interacted visual information to LLMs, respectively. In this way, LLMs act to understand the human query, deliver the corresponding request to the request-based visual information interaction module, and generate the response based on the interleaved multimodal information. We evaluate IPN through extensive experiments on multimodal question answering, reasoning, and so on, demonstrating that it significantly improves the zero-shot performance of LVLMs on various multimodal tasks compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: GPT-4のようなスクラッチからLVLM(Large Visual Language Model)をトレーニングすることはリソース集約である。 本稿では,画像理解機能をllmに組み込むことでlvlmを実現することを目的とした,大規模言語モデル(llm)のためのプレイアンドプラグモジュール,すなわち対話型知覚ネットワーク(ipn)を提案する。 従来の手法では視覚情報をシンプルな視覚マッピングネットワークでLLMに組み込んでおり、画像特徴を線形層を介してLLMの埋め込み空間に投影する。 このようなマッピングネットワークでは、画像機能はまだ画像と人間の入力クエリの相互作用を考慮していない。 したがって、人間の意図とは無関係に得られる視覚情報は、LLMが意図追従応答を行うのに不十分である可能性がある。 IPNは、LLMが所望の視覚情報を様々な人間の指示に従って要求することを許可することでこの問題に対処する。 具体的には、IPNは単純な視覚マッピングネットワークからなり、LCMのイメージの基本的な認識を提供する。 また、LCMからの要求を取得し、リクエストベースの視覚情報インタラクションを実行し、その結果の視覚情報をそれぞれLLMに送信するモジュールも追加されている。 このようにして、LLMは人間の問い合わせを理解し、リクエストベースの視覚情報対話モジュールに対応する要求を配信し、インターリーブされたマルチモーダル情報に基づいて応答を生成する。 我々は,マルチモーダル質問応答や推論などの広範な実験を通じてIPNを評価し,従来の手法と比較して,様々なマルチモーダルタスクにおけるLVLMのゼロショット性能を著しく向上させることを示した。

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