論文の概要: AnyMAL: An Efficient and Scalable Any-Modality Augmented Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16058v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 22:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 18:39:51.733842
• Title: AnyMAL: An Efficient and Scalable Any-Modality Augmented Language Model
• Title（参考訳）: AnyMAL: 効率的でスケーラブルな任意のモダリティ拡張言語モデル
• Authors: Seungwhan Moon, Andrea Madotto, Zhaojiang Lin, Tushar Nagarajan, Matt Smith, Shashank Jain, Chun-Fu Yeh, Prakash Murugesan, Peyman Heidari, Yue Liu, Kavya Srinet, Babak Damavandi, Anuj Kumar
• Abstract要約: AnyMAL(AnyMAL, Any-Modality Augmented Language Model)は,多種多様な入力モダリティ信号に起因する統一モデルである。 AnyMALはLLaMA-2 (70B)を含む最先端LLMの強力なテキストベースの推論能力を継承する 我々は、人間と自動評価の両方からなる総合的な経験分析を行い、様々なマルチモーダルタスクにおける最先端の性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.072967177313025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present Any-Modality Augmented Language Model (AnyMAL), a unified model that reasons over diverse input modality signals (i.e. text, image, video, audio, IMU motion sensor), and generates textual responses. AnyMAL inherits the powerful text-based reasoning abilities of the state-of-the-art LLMs including LLaMA-2 (70B), and converts modality-specific signals to the joint textual space through a pre-trained aligner module. To further strengthen the multimodal LLM's capabilities, we fine-tune the model with a multimodal instruction set manually collected to cover diverse topics and tasks beyond simple QAs. We conduct comprehensive empirical analysis comprising both human and automatic evaluations, and demonstrate state-of-the-art performance on various multimodal tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,様々な入力モダリティ信号(テキスト,画像,映像,音声,imuモーションセンサ)を考慮し,テキスト応答を生成する統一モデルであるany-modality augmented language model(anymal)を提案する。 AnyMALは、LLaMA-2 (70B)を含む最先端のLLMの強力なテキストベースの推論能力を継承し、事前訓練されたアライメントモジュールを通じて、モダリティ固有の信号を共同テキスト空間に変換する。 マルチモーダル LLM の能力をさらに強化するため,手作業で収集したマルチモーダル命令セットを用いてモデルを微調整し,単純な QA を超える多様なトピックやタスクを網羅する。 本研究では,人間と自動評価を総合的に分析し,様々なマルチモーダルタスクにおける最先端の性能を示す。

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