論文の概要: Otter: A Multi-Modal Model with In-Context Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03726v1
• Date: Fri, 5 May 2023 17:59:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-08 12:56:25.441948
• Title: Otter: A Multi-Modal Model with In-Context Instruction Tuning
• Title（参考訳）: otter: コンテキスト内命令チューニングを備えたマルチモーダルモデル
• Authors: Bo Li, Yuanhan Zhang, Liangyu Chen, Jinghao Wang, Jingkang Yang, Ziwei Liu
• Abstract要約: 本研究では,Flamingoモデルの上流型インターリーブ型事前学習データセットを動機として,マルチモーダルモデルにインストラクションチューニングを導入する。 次に、OpenFlamingo(DeepMindのFlamingoのオープンソース版)をベースとしたマルチモーダルモデルであるOtterを紹介し、MIMIC-ITでトレーニングし、改善された命令追従能力とコンテキスト内学習を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.804061018682244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated significant universal capabilities as few/zero-shot learners in various tasks due to their pre-training on vast amounts of text data, as exemplified by GPT-3, which boosted to InstrctGPT and ChatGPT, effectively following natural language instructions to accomplish real-world tasks. In this paper, we propose to introduce instruction tuning into multi-modal models, motivated by the Flamingo model's upstream interleaved format pretraining dataset. We adopt a similar approach to construct our MultI-Modal In-Context Instruction Tuning (MIMIC-IT) dataset. We then introduce Otter, a multi-modal model based on OpenFlamingo (open-sourced version of DeepMind's Flamingo), trained on MIMIC-IT and showcasing improved instruction-following ability and in-context learning. We also optimize OpenFlamingo's implementation for researchers, democratizing the required training resources from 1$\times$ A100 GPU to 4$\times$ RTX-3090 GPUs, and integrate both OpenFlamingo and Otter into Huggingface Transformers for more researchers to incorporate the models into their customized training and inference pipelines.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、GPT-3で実証されたような大量のテキストデータによる事前学習により、様々なタスクにおいて少数/ゼロショットの学習者が有意な普遍性を示した。 本稿では,Flamingoモデルの上流型インターリーブ型事前学習データセットを動機として,マルチモーダルモデルにインストラクションチューニングを導入することを提案する。 我々は、MultI-Modal In-Context Instruction Tuning (MIMIC-IT)データセットを構築するために、同様のアプローチを採用する。 次に、OpenFlamingo(DeepMindのFlamingoのオープンソース版)をベースとしたマルチモーダルモデルであるOtterを紹介し、MIMIC-ITでトレーニングし、改善された命令追従能力とコンテキスト内学習を示す。 また、研究者向けのOpenFlamingoの実装を最適化し、必要なトレーニングリソースを1$\times$ A100 GPUから4$\times$ RTX-3090 GPUに民主化し、OpenFlamingoとOtterをHuggingface Transformerに統合して、より多くの研究者がモデルをカスタマイズされたトレーニングと推論パイプラインに組み込むようにしました。

関連論文リスト

• TÜLU 3: Pushing Frontiers in Open Language Model Post-Training [94.14908801708049]
  我々は、完全にオープンな最先端の訓練後モデルであるT"ULU 3を紹介する。 T"ULU 3はLlama 3.1ベースモデルをベースにしており、Llama 3.1、Qwen 2.5、Mistral、さらにGPT-4o-mini、Claude 3.5-Haikuといったクローズドモデルにも勝っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T18:44:04Z)
• EMMA: Efficient Visual Alignment in Multi-Modal LLMs [56.03417732498859]
  EMMAは、視覚的およびテキスト的エンコーディングを効率的に融合するために設計された軽量なクロスプラットフォームモジュールである。 EMMAは複数のタスクのパフォーマンスを最大9.3%向上させ、幻覚に対する堅牢性を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:00:31Z)
• NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs [64.00053046838225]
  NVLM 1.0は、フロンティアクラスのマルチモーダル言語モデル(LLM)のファミリーであり、視覚言語タスクの最先端結果を実現する。 トレーニング効率とマルチモーダル推論能力を両立させる新しいアーキテクチャを提案する。 我々は、NVLM-1.0モデルのための生産級マルチモーダリティを開発し、視覚言語タスクに優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T17:59:06Z)
• Reformulating Vision-Language Foundation Models and Datasets Towards Universal Multimodal Assistants [65.47222691674074]
  Muffinフレームワークは、事前訓練された視覚言語モデルを使用して視覚信号のプロバイダとして機能する。 UniMM-Chatデータセットはデータセットの相補性を探求し、高品質で多様なマルチモーダル命令を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T12:35:18Z)
• Mixture-of-Experts Meets Instruction Tuning:A Winning Combination for Large Language Models [125.91897197446379]
  MoEモデルは高密度モデルよりも命令チューニングの恩恵を受ける。 我々の最も強力なモデルであるFLAN-MOE-32Bは、4つのベンチマークタスクにおけるFLAN-PALM-62Bの性能を上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T04:22:26Z)
• InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning [43.54069813039309]
  我々は、事前訓練されたBLIP-2モデルに基づいて、視覚言語による指導のチューニングについて研究する。 InstructBLIPは、13のホールトアウトデータセットすべてにわたって、最先端のゼロショットパフォーマンスを実現する。 私たちのモデルは、個々の下流タスクに微調整された場合、最先端のパフォーマンスももたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T00:38:10Z)
• mPLUG-Owl: Modularization Empowers Large Language Models with Multimodality [95.76661165594884]
  mPLUG-Owlは、大規模言語モデル(LLM)にマルチモーダル能力を持たせる訓練パラダイムである。 トレーニングパラダイムは、LLMの助けを借りて視覚知識を学ぶ、画像とテキストの整列のための2段階の手法を含む。 実験の結果,本モデルは既存のマルチモーダルモデルよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-27T13:27:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。