論文の概要: Vision-Language Instruction Tuning: A Review and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08172v2
• Date: Sat, 25 Nov 2023 07:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 12:53:36.742473
• 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: VLIT(Vision-Language Instruction Tuning)は、純粋なテキスト命令チューニングよりも複雑な特徴を示す。 既存のVLITデータセットの詳細な分類と、高品質なVLITデータが持つべき特性を識別する。 これらの特徴を既存のVLITデータ構築プロセスに導出する原理として取り入れることで、我々は広範囲な実験を行い、調整されたマルチモーダルLCMの性能に対する肯定的な影響を検証した。
• 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 a crucial supervised training phase in Large Language Models (LLMs), aiming to enhance the LLM's ability to generalize instruction execution and adapt to user preferences. With the increasing integration of multi-modal data into LLMs, there is growing interest in Vision-Language Instruction Tuning (VLIT), which presents more complex characteristics compared to pure text instruction tuning. In this paper, we systematically review the latest VLIT settings and corresponding datasets in multi-modal LLMs and provide insights into the intrinsic motivations behind their design. For the first time, we offer a detailed multi-perspective categorization for existing VLIT datasets and identify the characteristics that high-quality VLIT data should possess. By incorporating these characteristics as guiding principles into the existing VLIT data construction process, we conduct extensive experiments and verify their positive impact on the performance of tuned multi-modal LLMs. Furthermore, we discuss the current challenges and future research directions of VLIT, providing insights for the continuous development of this field. The code and dataset related to this paper have been open-sourced at 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高めることを目的とした、Large Language Models(LLM)における重要な教師付きトレーニングフェーズである。 マルチモーダルデータのLLMへの統合が進むにつれ、純粋なテキスト命令チューニングよりも複雑な特徴を示すビジョン・ランゲージ・インストラクション・チューニング(VLIT)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VLIT設定と対応するデータセットを体系的にレビューし,その背景にある本質的なモチベーションについて考察する。 最初に、既存のVLITデータセットの詳細な多重パースペクティブ分類を提供し、高品質なVLITデータが持つべき特性を識別する。 これらの特徴を既存のVLITデータ構築プロセスに導出する原理として取り入れることで、我々は広範囲な実験を行い、調整されたマルチモーダルLCMの性能に対する肯定的な影響を検証した。 さらに,VLITの現在の課題と今後の研究方向性について論じ,この分野の継続的な発展に対する洞察を提供する。 本論文に関連するコードとデータセットはhttps://github.com/palchenli/VL-Instruction-Tuning.comで公開されている。

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