論文の概要: On the Evaluation and Refinement of Vision-Language Instruction Tuning Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06594v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 02:19:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-03 01:36:41.840977
• Title: On the Evaluation and Refinement of Vision-Language Instruction Tuning Datasets
• Title（参考訳）: 視覚言語指導調整データセットの評価と改善について
• Authors: Ning Liao, Shaofeng Zhang, Renqiu Xia, Min Cao, Yu Qiao, Junchi Yan
• Abstract要約: VLIT(Vision-Language Instruction-Tuning)データセットの評価を試みる。 各データセットから高いSQのサンプルを収集し,新しいデータセットREVO-LIONを構築した。 注目すべきは、完全なデータの半分でなくても、REVO-LIONでトレーニングされたモデルは、単にすべてのVLITデータセットを追加するのに匹敵するパフォーマンスを達成することができることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.54954966652286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is an emerging line of research on multimodal instruction tuning, and a line of benchmarks has been proposed for evaluating these models recently. Instead of evaluating the models directly, in this paper, we try to evaluate the Vision-Language Instruction-Tuning (VLIT) datasets. Also, we seek the way of building a dataset for developing an all-powerful VLIT model, which we believe could also be of utility for establishing a grounded protocol for benchmarking VLIT models. For effective evaluation of VLIT datasets that remains an open question, we propose a tune-cross-evaluation paradigm: tuning on one dataset and evaluating on the others in turn. For each single tune-evaluation experiment set, we define the Meta Quality (MQ) as the mean score obtained by a set of caption metrics including BLEU, METEOR, and ROUGE-L to quantify the quality of a certain dataset or a sample. On this basis, to evaluate the comprehensiveness of a dataset, we develop the Dataset Quality (DQ) covering all tune-evaluation sets. To lay the foundation for building a comprehensive dataset and developing an all-powerful model for practical applications, we define the Sample Quality (SQ) to quantify the all-sided quality of each sample. Extensive experiments validate the rationality of the proposed evaluation paradigm. Based on the holistic evaluation, we build a new dataset, REVO-LION (REfining VisiOn-Language InstructiOn tuNing), by collecting samples with higher SQ from each dataset. Remarkably, even with only half of the complete data, the model trained on REVO-LION can achieve the performance comparable to simply adding all VLIT datasets up. Furthermore, REVO-LION not only facilitates the development of a powerful model but also incorporates an evaluation set, which is designed to serve as a convenient benchmark for future research in the field.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル・インストラクション・チューニングの研究が進み,これらのモデルを評価するためのベンチマークが提案されている。 本稿では,モデルを直接評価する代わりに,VLIT(Vision-Language Instruction-Tuning)データセットの評価を試みる。 また、全能VLITモデルを構築するためのデータセットを構築する方法を模索しており、VLITモデルをベンチマークするための基盤となるプロトコルを確立するのにも有用であると考えている。 未解決の課題であるVLITデータセットを効果的に評価するために,1つのデータセットをチューニングし,他のデータセットを順に評価するチューニング横断評価パラダイムを提案する。 各音質評価実験セットについて,メタ品質(MQ)をBLEU,METEOR,ROUGE-Lといったキャプション指標のセットの平均値として定義し,特定のデータセットやサンプルの品質を定量化する。 本研究では,データセットの包括性を評価するために,すべてのチューン評価セットをカバーするデータセット品質(dq)を開発する。 包括的データセットの構築と実用アプリケーションのための全能モデル開発の基礎を築くため、サンプル品質(SQ)を定義し、各サンプルの全側面品質を定量化する。 大規模実験は提案した評価パラダイムの合理性を検証する。 総合評価に基づいて,各データセットから高いSQのサンプルを収集し,新しいデータセットREVO-LION(Refining VisiOn-Language InstructiOn tuNing)を構築した。 注目すべきは、完全なデータの半分でなくても、REVO-LIONでトレーニングされたモデルは、単にすべてのVLITデータセットを追加するのに匹敵するパフォーマンスを達成することができることだ。 さらに、REVO-LIONは強力なモデルの開発を促進するだけでなく、将来の研究に便利なベンチマークとして設計された評価セットも組み込んでいる。

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