論文の概要: What Makes for Good Visual Tokenizers for Large Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12223v2
• Date: Tue, 23 May 2023 10:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 11:00:11.032862
• Title: What Makes for Good Visual Tokenizers for Large Language Models?
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのための優れたビジュアルトケナイザには何をもたらすか?
• Authors: Guangzhi Wang, Yixiao Ge, Xiaohan Ding, Mohan Kankanhalli, Ying Shan
• Abstract要約: 優れた視覚的トークン化を実現するための適切な事前学習手法について検討し,LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)について検討した。 支配的手法(DeiT, CLIP, MAE, DINO)で事前訓練した視覚トークン化剤について検討する。 GVT(Good Visual Tokenizer)を備えたMLLMは,複数スケールで強力な視覚理解能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.488269091290597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We empirically investigate proper pre-training methods to build good visual tokenizers, making Large Language Models (LLMs) powerful Multimodal Large Language Models (MLLMs). In our benchmark, which is curated to evaluate MLLMs visual semantic understanding and fine-grained perception capabilities, we discussed different visual tokenizers pre-trained with dominant methods (i.e., DeiT, CLIP, MAE, DINO), and observe that: i) Fully/weakly supervised models capture more semantics than self-supervised models, but the gap is narrowed by scaling up the pre-training dataset. ii) Self-supervised models are better at fine-grained perception, where patch-level supervision is particularly effective. iii) Tuning the visual tokenizer leads to the loss of semantics obtained from large-scale pretraining, which is unfavorable with relatively small-scale instruction-tuning dataset. Given the findings, we reviewed methods that attempted to unify semantics and fine-grained visual understanding, e.g., patch-level feature distillation with semantically-rich targets. We obtain an intriguing insight mask-based strategies that were once all the rage may not be applicable for obtaining good visual tokenizers. Based on this critical observation, we obtain a new MLLM equipped with a tailored Good Visual Tokenizer (GVT), which exhibits strong visual comprehension capability at multiple scales. In particular, without introducing extra parameters and task-specific fine-tuning, GVT achieves superior performance on visual question answering, image captioning, and other fine-grained visual understanding tasks such as object counting and multi-class identification.
• Abstract（参考訳）: 優れた視覚的トークン化を実現するための適切な事前学習手法を実証的に検討し、LLM(Large Language Models)とMLLM(Multimodal Large Language Models)を開発した。 MLLMの視覚的意味理解と微粒化知覚能力を評価するために評価されたベンチマークでは、支配的手法(DeiT、CLIP、MAE、DINO)で事前訓練された異なる視覚的トークン化剤について検討し、それを観察した。 i) 完全/弱教師付きモデルでは,自己教師付きモデルよりもセマンティクスを多く取得するが,事前トレーニングデータセットのスケールアップによってギャップが狭まる。 二 自己監督モデルは、パッチレベルの監督が特に効果的である細かい知覚に優れる。 三 視覚的トークン化器のチューニングは、比較的小規模の命令チューニングデータセットでは好ましくない、大規模な事前学習から得られる意味論の喪失につながる。 本研究は, セマンティックスときめ細かな視覚的理解, 例えば, セマンティックに富んだターゲットを用いたパッチレベルの特徴蒸留を行おうとする手法について検討した。 優れた視覚的トークン化剤を得るためには,すべての怒りが適用できないような,興味深い洞察マスクベースの戦略が得られた。 この批判的な観察に基づいて,複数スケールで強力な視覚理解能力を示すGVT(Good Visual Tokenizer)を備えたMLLMを提案する。 特に、余分なパラメータとタスク固有の微調整を導入することなく、gvtは、視覚的質問応答、画像キャプション、およびオブジェクトのカウントやマルチクラス識別などの詳細なビジュアル理解タスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。

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