論文の概要: TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08637v3
• Date: Wed, 8 Nov 2023 09:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 18:56:59.249468
• Title: TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the Wild
• Title（参考訳）: TextBind: 野生のマルチターンインターリーブマルチモーダルインストラクションフォロー
• Authors: Huayang Li and Siheng Li and Deng Cai and Longyue Wang and Lemao Liu and Taro Watanabe and Yujiu Yang and Shuming Shi
• Abstract要約: マルチターンインターリーブ型インストラクションフォロー機能を備えた,より大規模な言語モデルを実現するための,ほとんどアノテーションのないフレームワークであるTextBindを紹介する。 提案手法では,画像キャプチャペアのみが必要であり,言語モデルからマルチターンマルチモーダル・インストラクション・レスポンス・会話を生成する。 そこで我々は,画像エンコーダとデコーダモデルをシームレスに統合する言語モデル中心アーキテクチャであるMIMを考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 107.3667463295682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models with instruction-following abilities have revolutionized the field of artificial intelligence. These models show exceptional generalizability to tackle various real-world tasks through their natural language interfaces. However, their performance heavily relies on high-quality exemplar data, which is often difficult to obtain. This challenge is further exacerbated when it comes to multimodal instruction following. We introduce TextBind, an almost annotation-free framework for empowering larger language models with the multi-turn interleaved multimodal instruction-following capabilities. Our approach requires only image-caption pairs and generates multi-turn multimodal instruction-response conversations from a language model. To accommodate interleaved image-text inputs and outputs, we devise MIM, a language model-centric architecture that seamlessly integrates image encoder and decoder models. We release our dataset, model, and demo to foster future research in the area of multimodal instruction following.
• Abstract（参考訳）: 命令追従能力を持つ大規模言語モデルは、人工知能の分野に革命をもたらした。 これらのモデルは、自然言語インターフェイスを通じて様々な現実世界のタスクに取り組むための例外的な一般化性を示している。 しかし、その性能は高品質な模範データに大きく依存しており、入手が難しいことが多い。 この課題は、マルチモーダル命令のフォローに関してさらに悪化する。 マルチターンインターリーブ型マルチモーダル命令追従機能を備えた,より大規模な言語モデルを実現するための,ほとんどアノテーションのないフレームワークであるTextBindを紹介する。 本手法では,画像キャプチャペアのみを必要とし,言語モデルからマルチターンマルチモーダル命令応答会話を生成する。 そこで我々は,画像エンコーダとデコーダモデルをシームレスに統合する言語モデル中心アーキテクチャであるMIMを考案した。 我々は,マルチモーダルインストラクションの分野における今後の研究を促進するために,データセット,モデル,デモをリリースする。

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