論文の概要: Genixer: Empowering Multimodal Large Language Models as a Powerful Data Generator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06731v5
• Date: Sun, 19 May 2024 11:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:50:08.803487
• Title: Genixer: Empowering Multimodal Large Language Models as a Powerful Data Generator
• Title（参考訳）: Genixer: 強力なデータジェネレータとしてのマルチモーダル大言語モデル
• Authors: Henry Hengyuan Zhao, Pan Zhou, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: Genixerは4つの重要なステップからなる総合的なデータ生成パイプラインである。 LLaVA1.5でトレーニングされた合成VQAライクなデータセットは、12のマルチモーダルベンチマークのうち10のパフォーマンスを向上させる。 タスク固有のデータセットで訓練されたMLLMは、複雑な命令チューニングデータを生成する際に、GPT-4Vを超えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.762209407570715
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) demonstrate exceptional problem-solving capabilities, but there is limited research focusing on their ability to generate data by converting unlabeled images into visual instruction tuning data. To this end, this paper is the first to explore the potential of empowering MLLM to generate data rather than prompting GPT-4. We introduce Genixer, a holistic data generation pipeline consisting of four key steps: (i) instruction data collection, (ii) instruction template design, (iii) empowering MLLMs, and (iv) data generation and filtering. Additionally, we outline two modes of data generation: task-agnostic and task-specific, enabling controllable output. We demonstrate that a synthetic VQA-like dataset trained with LLaVA1.5 enhances performance on 10 out of 12 multimodal benchmarks. Additionally, the grounding MLLM Shikra, when trained with a REC-like synthetic dataset, shows improvements on 7 out of 8 REC datasets. Through experiments and synthetic data analysis, our findings are: (1) current MLLMs can serve as robust data generators without assistance from GPT-4V; (2) MLLMs trained with task-specific datasets can surpass GPT-4V in generating complex instruction tuning data; (3) synthetic datasets enhance performance across various multimodal benchmarks and help mitigate model hallucinations. The data, code, and models can be found at https://github.com/zhaohengyuan1/Genixer.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、例外的な問題解決能力を示すが、ラベルのない画像を視覚的インストラクションチューニングデータに変換することで、データを生成する能力に注目する研究は限られている。 この目的のために,本論文は,GPT-4を推進するのではなく,MLLMによるデータ生成の可能性を探究する最初のものである。 Genixerは4つの重要なステップからなる総合的なデータ生成パイプラインです。 (i)命令データ収集 (ii) 命令テンプレートの設計 三 MLLMの強化、及び (iv)データ生成とフィルタリング。 さらに、タスク非依存とタスク固有の2つのデータ生成モードを概説し、制御可能な出力を可能にした。 LLaVA1.5でトレーニングされた合成VQAライクなデータセットは、12のマルチモーダルベンチマークのうち10の精度を高めることを実証する。 さらに、MLLM Shikraは、RECに似た合成データセットでトレーニングされると、8つのRECデータセットのうち7つが改善されている。 実験と合成データ分析により,(1)現在のMLLMは GPT-4V の助けなしに堅牢なデータ生成装置として機能し,(2)タスク固有のデータセットで訓練されたMLLMは GPT-4V を超え,(3) 合成データセットは様々なマルチモーダルベンチマークのパフォーマンスを高め,モデル幻覚を緩和する。 データ、コード、モデルはhttps://github.com/zhaohengyuan1/Genixer.comで確認できる。

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