Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Performance of Multimodal Language Models

論文の概要: On the Performance of Multimodal Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03211v2
Date: Tue, 28 Nov 2023 03:50:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 14:12:04.919078
Title: On the Performance of Multimodal Language Models
Title（参考訳）: マルチモーダル言語モデルの性能について
Authors: Utsav Garg, Erhan Bas
Abstract要約: 本研究は、異なるマルチモーダル命令チューニングアプローチの比較分析を行う。大規模言語モデルにマルチモーダル機能を組み込む際に,アーキテクチャ選択を導く上で重要な洞察を明らかにする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.677125897916577
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Instruction-tuned large language models (LLMs) have demonstrated promising zero-shot generalization capabilities across various downstream tasks. Recent research has introduced multimodal capabilities to LLMs by integrating independently pretrained vision encoders through model grafting. These multimodal variants undergo instruction tuning, similar to LLMs, enabling effective zero-shot generalization for multimodal tasks. This study conducts a comparative analysis of different multimodal instruction tuning approaches and evaluates their performance across a range of tasks, including complex reasoning, conversation, image captioning, multiple-choice questions (MCQs), and binary classification. Through rigorous benchmarking and ablation experiments, we reveal key insights for guiding architectural choices when incorporating multimodal capabilities into LLMs. However, current approaches have limitations; they do not sufficiently address the need for a diverse multimodal instruction dataset, which is crucial for enhancing task generalization. Additionally, they overlook issues related to truthfulness and factuality when generating responses. These findings illuminate current methodological constraints in adapting language models for image comprehension and provide valuable guidance for researchers and practitioners seeking to harness multimodal versions of LLMs.
Abstract（参考訳）: Instruction-tuned large language model (LLM) は、様々な下流タスクにまたがるゼロショットの一般化機能を示す。最近の研究は、モデルグラフトを通して独立に事前訓練された視覚エンコーダを統合することで、LLMにマルチモーダル機能を導入している。これらのマルチモーダル変種は、LLMに似た命令チューニングを行い、マルチモーダルタスクの効率的なゼロショット一般化を可能にする。本研究では,様々なマルチモーダル・インストラクション・チューニング手法の比較分析を行い,複雑な推論,会話,イメージキャプション,マルチチョイス質問(MCQ),バイナリ分類など,様々なタスクにおける性能評価を行う。厳密なベンチマークとアブレーション実験を通じて、マルチモーダル機能をLLMに組み込む際のアーキテクチャ選択を導くための重要な洞察を明らかにする。しかし、現在のアプローチには限界があり、タスク一般化の強化に不可欠である多様なマルチモーダル命令データセットの必要性に十分対応していない。さらに、応答を生成する際に、真理と事実性に関する問題を見落としている。これらの知見は、画像理解に言語モデルを適用する際の現在の方法論的制約を明らかにし、LLMのマルチモーダルバージョンを活用しようとする研究者や実践者に貴重なガイダンスを提供する。

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