論文の概要: Emu: Generative Pretraining in Multimodality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05222v2
• Date: Wed, 8 May 2024 02:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:30:12.970943
• Title: Emu: Generative Pretraining in Multimodality
• Title（参考訳）: Emu: マルチモダリティにおける生成的事前トレーニング
• Authors: Quan Sun, Qiying Yu, Yufeng Cui, Fan Zhang, Xiaosong Zhang, Yueze Wang, Hongcheng Gao, Jingjing Liu, Tiejun Huang, Xinlong Wang,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのマルチモーダル基礎モデルは、マルチモーダルコンテキストで画像やテキストをシームレスに生成することができる。 Emuは、画像からテキストまでのタスクとテキストから画像へのタスクの両方のための汎用マルチモーダルインターフェースとして機能する。 Emuは最先端の大規模マルチモーダルモデルと比較して非常に高い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.759593451544546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Emu, a Transformer-based multimodal foundation model, which can seamlessly generate images and texts in multimodal context. This omnivore model can take in any single-modality or multimodal data input indiscriminately (e.g., interleaved image, text and video) through a one-model-for-all autoregressive training process. First, visual signals are encoded into embeddings, and together with text tokens form an interleaved input sequence. Emu is then end-to-end trained with a unified objective of classifying the next text token or regressing the next visual embedding in the multimodal sequence. This versatile multimodality empowers the exploration of diverse pretraining data sources at scale, such as videos with interleaved frames and text, webpages with interleaved images and text, as well as web-scale image-text pairs and video-text pairs. Emu can serve as a generalist multimodal interface for both image-to-text and text-to-image tasks, and supports in-context image and text generation. Across a broad range of zero-shot/few-shot tasks including image captioning, visual question answering, video question answering and text-to-image generation, Emu demonstrates superb performance compared to state-of-the-art large multimodal models. Extended capabilities such as multimodal assistants via instruction tuning are also demonstrated with impressive performance.
• Abstract（参考訳）: Emuはトランスフォーマーベースのマルチモーダル基礎モデルであり,マルチモーダルコンテキストで画像やテキストをシームレスに生成できる。 このオムニボアモデルは、一モデル対全自己回帰学習プロセスを通じて、無差別に入力された任意の単一モダリティまたはマルチモーダルデータ(例えば、インターリーブ画像、テキスト、ビデオ)を取り込み得る。 まず、視覚信号が埋め込みに符号化され、テキストトークンと共にインターリーブされた入力シーケンスを形成する。 次にEmuは、次のテキストトークンの分類や、マルチモーダルシーケンスへの次のビジュアル埋め込みの回帰という、統一された目的で、エンドツーエンドでトレーニングされる。 この汎用マルチモダリティは、インターリーブされたフレームとテキストによるビデオ、インターリーブされた画像とテキストによるWebページ、Webスケールの画像テキストペアとビデオテキストペアなど、さまざまな事前学習データソースを大規模に探索する上で有効である。 Emuは、画像からテキストまでのタスクとテキストから画像へのタスクの両方のための汎用マルチモーダルインターフェースとして機能し、テキスト内イメージとテキスト生成をサポートする。 画像キャプション、視覚的質問応答、ビデオ質問応答、テキスト・ツー・イメージ生成など、幅広いゼロショット/ファウショットタスクにおいて、Emuは最先端の大規模マルチモーダルモデルと比較して、最高のパフォーマンスを示す。 命令チューニングによるマルチモーダルアシスタントなどの拡張機能も、優れたパフォーマンスで実証されている。

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