論文の概要: Large Multimodal Models: Notes on CVPR 2023 Tutorial

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14895v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 17:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 12:08:59.281026
• Title: Large Multimodal Models: Notes on CVPR 2023 Tutorial
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル:cvpr 2023チュートリアルの注意点
• Authors: Chunyuan Li
• Abstract要約: このチュートリアルノートは、CVPR 2023 tutorial on recent Advances in Vision Foundation Models' の一部である。 視覚・言語モデリングのための最近のGPTのような大規模モデルについて,まずその背景を紹介する。 前提条件として,大規模言語モデルにおけるインストラクションチューニングの基礎について述べる。 最後に、オープンソースリソースを用いたマルチモーダルGPT-4のようなモデルの最小限のプロトタイプを構築する方法について説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.777209669589183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This tutorial note summarizes the presentation on ``Large Multimodal Models: Towards Building and Surpassing Multimodal GPT-4'', a part of CVPR 2023 tutorial on ``Recent Advances in Vision Foundation Models''. The tutorial consists of three parts. We first introduce the background on recent GPT-like large models for vision-and-language modeling to motivate the research in instruction-tuned large multimodal models (LMMs). As a pre-requisite, we describe the basics of instruction-tuning in large language models, which is further extended to the multimodal space. Lastly, we illustrate how to build the minimum prototype of multimodal GPT-4 like models with the open-source resource, and review the recently emerged topics.
• Abstract（参考訳）: 本チュートリアルでは, cvpr 2023 チュートリアル "recent advances in vision foundation models'' の一環として, ``large multimodal models: towards building and exceeding multimodal gpt-4''' というプレゼンテーションを要約する。 チュートリアルは3つの部分からなる。 まず,近年の GPT のような大規模モデルによる視覚・言語モデリングの背景について紹介し,命令調整型大規模マルチモーダルモデル (LMM) の研究を動機づける。 前提条件として,マルチモーダル空間に拡張された大規模言語モデルにおける命令チューニングの基本について述べる。 最後に,マルチモーダルgpt-4likeモデルの最小限のプロトタイプをオープンソースリソースで構築する方法を説明し,最近登場したトピックをレビューする。

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