論文の概要: LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset, Framework, and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06687v1
• Date: Sun, 11 Jun 2023 14:01:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 17:16:12.230943
• Title: LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset, Framework, and Benchmark
• Title（参考訳）: LAMM: 言語支援マルチモーダル命令-チューニングデータセット、フレームワーク、ベンチマーク
• Authors: Zhenfei Yin, Jiong Wang, Jianjian Cao, Zhelun Shi, Dingning Liu, Mukai Li, Lu Sheng, Lei Bai, Xiaoshui Huang, Zhiyong Wang, Wanli Ouyang, Jing Shao
• Abstract要約: 2次元画像と3次元点雲理解のためのLAMM-DatasetとLAMM-Benchmarkを提案する。 また,MLLMを付加的なモダリティに拡張するためのフレームワークも確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.40549808804938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have become a potential pathway toward achieving artificial general intelligence. Recent works on multi-modal large language models have demonstrated their effectiveness in handling visual modalities. In this work, we extend the research of MLLMs to point clouds and present the LAMM-Dataset and LAMM-Benchmark for 2D image and 3D point cloud understanding. We also establish an extensible framework to facilitate the extension of MLLMs to additional modalities. Our main contribution is three-fold: 1) We present the LAMM-Dataset and LAMM-Benchmark, which cover almost all high-level vision tasks for 2D and 3D vision. Extensive experiments validate the effectiveness of our dataset and benchmark. 2) We demonstrate the detailed methods of constructing instruction-tuning datasets and benchmarks for MLLMs, which will enable future research on MLLMs to scale up and extend to other domains, tasks, and modalities faster. 3) We provide a primary but potential MLLM training framework optimized for modalities' extension. We also provide baseline models, comprehensive experimental observations, and analysis to accelerate future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、人工知能の実現への潜在的経路となっている。 マルチモーダル大規模言語モデルに関する最近の研究は、視覚モダリティの処理における効果を実証している。 本研究では,MLLMの研究をポイントクラウドに拡張し,2次元画像と3次元ポイントクラウド理解のためのLAMMデータセットとLAMMベンチマークを示す。 また,MLLMのさらなるモダリティへの拡張を容易にする拡張可能なフレームワークを構築した。 私たちの主な貢献は3倍です。 1) LAMM-Dataset と LAMM-Benchmark について述べる。 広範な実験によって、データセットとベンチマークの有効性が検証されます。 2)mllmのインストラクションチューニングデータセットとベンチマークを構築するための詳細な方法を示し,mllmに関する今後の研究により,他のドメインやタスク,モダリティへのスケールアップと拡張を高速化する。 3)モダリティの拡張に最適化されたMLLMトレーニングフレームワークを提供する。 また、今後の研究を加速するために、ベースラインモデル、総合的な実験観測、分析も提供する。

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