論文の概要: Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08172v1
- Date: Tue, 14 Nov 2023 14:02:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-15 14:04:02.269984
- Title: Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysis
- Title(参考訳): Vision-Language Instruction Tuning: レビューと分析
- Authors: Chen Li, Yixiao Ge, Dian Li, and Ying Shan
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルLLMにおける最新の視覚言語命令チューニング設定とデータセットを体系的にレビューする。
本稿では,これらの特徴を視覚言語指導データ構築の基本原則とみなす。
本稿では,データ収集,命令生成,品質制御モジュールからなる完全な構築パイプラインを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 52.218690619616474
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Instruction tuning is an essential supervised training phase for Large
Language Models (LLMs), with the goal of enhancing LLMs' capacity to generalize
instruction execution and adapt to user preferences. With the growing
incorporation of multi-modal data into LLMs, there is an increasing interest in
the performance of vision-language instruction tuning which presents more
complex features in comparison to pure text instructions. In this paper, we
systematically review the latest vision-language instruction tuning settings
and datasets in multi-modal LLMs and summarize the characteristics that
high-quality vision-language tuning data should have. We consider these
characteristics as the foundational principles for constructing vision-language
instruction data and propose a complete construction pipeline consisting of
data collection, instruction generation, and quality control modules that
incorporate meticulously designed instruction property evaluation indicators.
We perform vision-language instruction tuning on three widely used multi-modal
LLMs based on the instruction data we constructed and conduct extensive
experiments on the corresponding metrics to demonstrate the rationality of the
construction principles proposed in this paper. The code and dataset related to
this paper have been open-sourced at
\url{https://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning}.
- Abstract(参考訳): インストラクションチューニングは,LLMが命令実行を一般化し,ユーザの好みに適応する能力を向上させることを目的として,LLM(Large Language Models)にとって不可欠なトレーニングフェーズである。
LLMへのマルチモーダルデータの導入が進むにつれて、純粋なテキスト命令よりも複雑な特徴を示す視覚言語命令チューニングのパフォーマンスへの関心が高まっている。
本稿では,マルチモーダルLLMにおける最新の視覚言語チューニング設定とデータセットを体系的にレビューし,高品質な視覚言語チューニングデータが持つべき特性を要約する。
本稿では,これらの特徴を視覚言語による命令データ構築の基本原理として捉え,データ収集,命令生成,品質管理モジュールからなる完全な構築パイプラインを提案する。
本稿では,構築した命令データに基づいて,広範に使用されている3つのマルチモーダルLCMに対して視覚言語指導を行い,それに対応するメトリクスについて広範な実験を行い,提案した構成原理の合理性を示す。
この論文に関連するコードとデータセットは、 \url{https://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning}でオープンソース化されている。
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