論文の概要: u-LLaVA: Unifying Multi-Modal Tasks via Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05348v4
• Date: Wed, 28 Aug 2024 14:26:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 21:19:05.254383
• Title: u-LLaVA: Unifying Multi-Modal Tasks via Large Language Model
• Title（参考訳）: u-LLaVA: 大規模言語モデルによるマルチモーダルタスクの統合
• Authors: Jinjin Xu, Liwu Xu, Yuzhe Yang, Xiang Li, Fanyi Wang, Yanchun Xie, Yi-Jie Huang, Yaqian Li,
• Abstract要約: u-LLaVAは、MLLMの知覚能力を改善するためにピクセル、地域、グローバル機能を統合する革新的な統合マルチタスクフレームワークである。 この研究は、277Kサンプルからなるマスクベースの新しいマルチタスクデータセットに貢献し、MLLMの微粒化知覚能力に挑戦し評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.3535277338312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in multi-modal large language models (MLLMs) have led to substantial improvements in visual understanding, primarily driven by sophisticated modality alignment strategies. However, predominant approaches prioritize global or regional comprehension, with less focus on fine-grained, pixel-level tasks. To address this gap, we introduce u-LLaVA, an innovative unifying multi-task framework that integrates pixel, regional, and global features to refine the perceptual faculties of MLLMs. We commence by leveraging an efficient modality alignment approach, harnessing both image and video datasets to bolster the model's foundational understanding across diverse visual contexts. Subsequently, a joint instruction tuning method with task-specific projectors and decoders for end-to-end downstream training is presented. Furthermore, this work contributes a novel mask-based multi-task dataset comprising 277K samples, crafted to challenge and assess the fine-grained perception capabilities of MLLMs. The overall framework is simple, effective, and achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks. We also make our model, data, and code publicly accessible at https://github.com/OPPOMKLab/u-LLaVA.
• Abstract（参考訳）: 近年のMLLM(Multi-modal large language model)の進歩により、視覚的理解が大幅に改善され、主に高度なモダリティアライメント戦略が推進されている。 しかし、主なアプローチは、細粒度でピクセルレベルのタスクに焦点を絞らずに、グローバルまたは地域的な理解を優先する。 このギャップに対処するため,我々は,MLLMの知覚能力を改善するために,画素,地域,グローバル機能を統合する,革新的な統合マルチタスクフレームワークであるu-LLaVAを紹介した。 我々は、効率的なモダリティアライメントアプローチを活用し、画像とビデオの両方のデータセットを活用して、さまざまな視覚的コンテキストにおけるモデルの基本的な理解を促進することで開始する。 その後、タスク固有のプロジェクタとデコーダを併用して、エンドツーエンドのダウンストリームトレーニングを行う。 さらに,この研究は,MLLMの微粒化知覚能力に挑戦し,評価するための277Kサンプルからなる新しいマスクベースのマルチタスクデータセットを提供する。 全体的なフレームワークはシンプルで効果的で、複数のベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。 また、モデル、データ、コードをhttps://github.com/OPPOMKLab/u-LLaVA.comで公開しています。

関連論文リスト

• Task Preference Optimization: Improving Multimodal Large Language Models with Vision Task Alignment [58.94611347128066]
  タスク選好最適化(TPO)は、典型的なきめ細かい視覚的タスクから派生した微分可能なタスク選好を利用する新しい手法である。 トレーニング中にリッチなビジュアルラベルを活用することで、TPOはMLLMのマルチモーダル能力とタスク固有のパフォーマンスを大幅に向上させる。 VideoChatとLLaVAによるこのアプローチのインスタンス化は、ベースラインモデルと比較して、総合的に14.6%のマルチモーダル性能の向上を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T18:56:05Z)
• NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation [71.87790090964734]
  大規模言語モデル(LLM)は、テキスト理解や埋め込みタスクにおいて、例外的な習熟度を示している。 マルチモーダル表現のポテンシャル、特にアイテムツーイテム(I2I)レコメンデーションについては、未解明のままである。 本稿では,既存のLLMと視覚エンコーダの統合をカスタマイズし,効率的なマルチモーダル表現を実現するエンド・ツー・エンドのファインチューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T03:24:01Z)
• Multi-modal Instruction Tuned LLMs with Fine-grained Visual Perception [63.03288425612792]
  マルチモーダル参照から画素単位のオブジェクト認識と自然言語記述を生成できる汎用MLLMモデルであるbfAnyRefを提案する。 本モデルでは,領域レベルの参照表現生成とセグメンテーションの多様さを含む,複数のベンチマークにおける最先端結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:45:46Z)
• SPHINX: The Joint Mixing of Weights, Tasks, and Visual Embeddings for Multi-modal Large Language Models [86.478087039015]
  モデル重み、チューニングタスク、視覚埋め込みを併用した多目的多モード大言語モデル(MLLM)を提案する。 提案したジョイントミキシングに基づいて,高解像度画像のきめ細かい外観をより正確に捉えるための効率的な手法を提案する。 今後のMLLM研究におけるジョイントミキシングの探求に光を当てることを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T18:59:47Z)
• Position-Enhanced Visual Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [50.07056960586183]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)の機能を拡張するために, PVIT( Position-enhanced Visual Instruction Tuning)を提案する。 この統合により、MLLMの画像のより詳細な理解が促進される。 本稿では,提案モデルの優位性を示す定量的実験と定性解析の両方について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T15:33:47Z)
• Global and Local Semantic Completion Learning for Vision-Language Pre-training [34.740507502215536]
  クロスモーダルアライメントは、視覚言語事前学習モデルにおいて重要な役割を果たす。 グローバル・ローカル・セマンティック・コンプリート・ラーニング(GLSCL)タスクを提案し,グローバル・ローカル・アライメントとローカル・ローカル・アライメントを同時に行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-12T13:20:29Z)
• LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset, Framework, and Benchmark [81.42376626294812]
  本稿では,Language-Assisted Multi-Modalインストラクションチューニングデータセット,フレームワーク,ベンチマークを提案する。 我々の目標は、MLLMのトレーニングと評価のための成長するエコシステムとしてLAMMを確立することです。 本稿では,2次元および3次元視覚のための広範囲な視覚タスクをカバーする包括的データセットとベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T14:01:17Z)
• Seeing What You Miss: Vision-Language Pre-training with Semantic Completion Learning [22.464424641734652]
  クロスモーダルアライメントは視覚言語事前学習モデルに不可欠である。 本研究では,グローバル・ローカル・アライメントを支援するセマンティック・コンプリート学習タスクを提案する。 また、フレキシブル・ビジョン・エンコーダを導入し、画像テキストとビデオテキストのマルチモーダルタスクを同時に実行できるようにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T06:39:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。