論文の概要: Ziya-Visual: Bilingual Large Vision-Language Model via Multi-Task Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08166v3
• Date: Tue, 31 Oct 2023 17:51:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 11:49:33.054286
• Title: Ziya-Visual: Bilingual Large Vision-Language Model via Multi-Task Instruction Tuning
• Title（参考訳）: Ziya-Visual:マルチタスクインストラクションチューニングによるバイリンガル大視野モデル
• Authors: Junyu Lu, Dixiang Zhang, Xiaojun Wu, Xinyu Gao, Ruyi Gan, Jiaxing Zhang, Yan Song, Pingjian Zhang
• Abstract要約: バイリンガルな大規模視覚言語モデル(LVLM)の集合であるZiya-Visualシリーズを紹介する。 我々のモデルは BLIP-2 から Querying Transformer を採用し,最適化手法のさらなる支援を探求している。 さらに,多モーダルシナリオにおけるGPT-4の理解能力を刺激し,収集した英語画像テキストデータセットを中国語に翻訳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.544311403607786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent advancements enlarge the capabilities of large language models (LLMs) in zero-shot image-to-text generation and understanding by integrating multi-modal inputs. However, such success is typically limited to English scenarios due to the lack of large-scale and high-quality non-English multi-modal resources, making it extremely difficult to establish competitive counterparts in other languages. In this paper, we introduce the Ziya-Visual series, a set of bilingual large-scale vision-language models (LVLMs) designed to incorporate visual semantics into LLM for multi-modal dialogue. Composed of Ziya-Visual-Base and Ziya-Visual-Chat, our models adopt the Querying Transformer from BLIP-2, further exploring the assistance of optimization schemes such as instruction tuning, multi-stage training and low-rank adaptation module for visual-language alignment. In addition, we stimulate the understanding ability of GPT-4 in multi-modal scenarios, translating our gathered English image-text datasets into Chinese and generating instruction-response through the in-context learning method. The experiment results demonstrate that compared to the existing LVLMs, Ziya-Visual achieves competitive performance across a wide range of English-only tasks including zero-shot image-text retrieval, image captioning, and visual question answering. The evaluation leaderboard accessed by GPT-4 also indicates that our models possess satisfactory image-text understanding and generation capabilities in Chinese multi-modal scenario dialogues. Code, demo and models are available at ~\url{https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-BLIP2-14B-Visual-v1}.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像からテキストへのゼロショット生成やマルチモーダル入力の統合による理解において,大規模言語モデル(LLM)の機能向上が進んでいる。 しかし、このような成功は、大規模で高品質の非英語のマルチモーダルリソースが不足しているため、英語のシナリオに限られており、他の言語との競合を確立することは極めて困難である。 本稿では,マルチモーダル対話のための視覚意味論をLLMに組み込んだバイリンガルな大規模視覚言語モデル(LVLM)であるZiya-Visualシリーズを紹介する。 ziya-visual-baseとziya-visual-chatで構成され、blip-2からのクエリ変換を採用し、命令チューニング、マルチステージトレーニング、視覚言語アライメントのための低ランク適応モジュールといった最適化スキームの支援をさらに探っている。 さらに,マルチモーダルシナリオにおけるGPT-4の理解能力の向上,収集した英語画像テキストデータセットを中国語に翻訳し,インコンテクスト学習手法による命令応答を生成する。 実験の結果、既存のLVLMと比較して、Ziya-Visualはゼロショット画像テキスト検索、画像キャプション、視覚的質問応答など、幅広い英語のみのタスクで競争力を発揮することがわかった。 GPT-4でアクセスされた評価リーダーボードは,中国のマルチモーダルシナリオ対話において,良好な画像テキスト理解と生成能力を有することを示す。 コード、デモ、モデルは ~\url{https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Ziya-BLIP2-14B-Visual-v1} で入手できる。

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