論文の概要: VILA: On Pre-training for Visual Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07533v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 18:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 14:38:58.462793
• Title: VILA: On Pre-training for Visual Language Models
• Title（参考訳）: VILA:ビジュアル言語モデルの事前トレーニングについて
• Authors: Ji Lin, Hongxu Yin, Wei Ping, Yao Lu, Pavlo Molchanov, Andrew Tao, Huizi Mao, Jan Kautz, Mohammad Shoeybi, Song Han
• Abstract要約: ステップ・バイ・ステップ制御可能な比較によるVLM事前学習の設計オプションについて検討した。 私たちは、最先端のモデルよりも一貫して優れたVisual LanguageモデルファミリであるVILAを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.545284695932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual language models (VLMs) rapidly progressed with the recent success of large language models. There have been growing efforts on visual instruction tuning to extend the LLM with visual inputs, but lacks an in-depth study of the visual language pre-training process, where the model learns to perform joint modeling on both modalities. In this work, we examine the design options for VLM pre-training by augmenting LLM towards VLM through step-by-step controllable comparisons. We introduce three main findings: (1) freezing LLMs during pre-training can achieve decent zero-shot performance, but lack in-context learning capability, which requires unfreezing the LLM; (2) interleaved pre-training data is beneficial whereas image-text pairs alone are not optimal; (3) re-blending text-only instruction data to image-text data during instruction fine-tuning not only remedies the degradation of text-only tasks, but also boosts VLM task accuracy. With an enhanced pre-training recipe we build VILA, a Visual Language model family that consistently outperforms the state-of-the-art models, e.g., LLaVA-1.5, across main benchmarks without bells and whistles. Multi-modal pre-training also helps unveil appealing properties of VILA, including multi-image reasoning, enhanced in-context learning, and better world knowledge.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル言語モデル(vlms)は、最近大きな言語モデルの成功とともに急速に進歩した。 視覚的インプットでLLMを拡張するための視覚的インストラクションチューニングへの取り組みが増えているが、両モードで共同モデリングを行うことを学ぶ視覚言語事前学習プロセスの詳細な研究は欠如している。 本研究では, ステップバイステップ制御可能な比較により, LLM を VLM へ拡張することで, VLM の事前学習のための設計オプションを検討する。 1) 事前学習中のLLMの凍結は,ゼロショット性能が向上するが,LLMの凍結を必要とする非コンテキスト学習能力が欠如していること,(2) インターリーブされた事前学習データが有用であるのに対して,画像とテキストのペアだけでは最適ではないこと,(3) 微調整時に画像テキストデータにテキストのみの命令データを再解釈することで,テキストのみのタスクの劣化を軽減できるだけでなく,VLMタスクの精度も向上する,という3つの主な結果を紹介した。 強化された事前トレーニングレシピでは、Visual LanguageモデルファミリであるVILAを構築し、ベルやホイッスルを使わずに主要なベンチマークで最先端のモデル、例えばLLaVA-1.5を一貫して上回ります。 マルチモーダル事前学習は、マルチイメージ推論、強化されたコンテキスト内学習、より良い世界知識を含む、VILAの魅力的な特性を明らかにするのに役立つ。

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