論文の概要: Visual AI and Linguistic Intelligence Through Steerability and Composability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12383v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 22:01:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 13:28:23.409569
• Title: Visual AI and Linguistic Intelligence Through Steerability and Composability
• Title（参考訳）: ステアビリティとコンポジションビリティによる視覚AIと言語知能
• Authors: David Noever and Samantha Elizabeth Miller Noever
• Abstract要約: 本研究では,言語と視覚を統合した多段階課題に対処する上で,LLM(Multimodal large language model)の機能について検討する。 この研究は、AI Lego DesigningからAI Satellite Image Analysisまで、創造的で建設的に多様な14のタスクを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the capabilities of multimodal large language models (LLMs) in handling challenging multistep tasks that integrate language and vision, focusing on model steerability, composability, and the application of long-term memory and context understanding. The problem addressed is the LLM's ability (Nov 2023 GPT-4 Vision Preview) to manage tasks that require synthesizing visual and textual information, especially where stepwise instructions and sequential logic are paramount. The research presents a series of 14 creatively and constructively diverse tasks, ranging from AI Lego Designing to AI Satellite Image Analysis, designed to test the limits of current LLMs in contexts that previously proved difficult without extensive memory and contextual understanding. Key findings from evaluating 800 guided dialogs include notable disparities in task completion difficulty. For instance, 'Image to Ingredient AI Bartender' (Low difficulty) contrasted sharply with 'AI Game Self-Player' (High difficulty), highlighting the LLM's varying proficiency in processing complex visual data and generating coherent instructions. Tasks such as 'AI Genetic Programmer' and 'AI Negotiator' showed high completion difficulty, emphasizing challenges in maintaining context over multiple steps. The results underscore the importance of developing LLMs that combine long-term memory and contextual awareness to mimic human-like thought processes in complex problem-solving scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マルチモーダル大規模言語モデル(llm)の言語とビジョンを融合した多段階タスクの処理能力について検討し,モデルステアビリティ,コンポーザビリティ,長期記憶とコンテキスト理解の応用に焦点をあてた。 問題は、特にステップワイズ命令とシーケンシャルロジックが最重要となる視覚情報とテキスト情報の合成を必要とするタスクを管理するLLMの能力(Nov 2023 GPT-4 Vision Preview)である。 この研究は、AI Lego DesigningからAI Satellite Image Analysisまで、創造的で建設的に多岐にわたる14のタスクを提示している。 800のガイド付きダイアログの評価から得られた重要な発見は、タスク完了の困難さの顕著な相違である。 例えば、'Image to Ingredient AI Bartender' (Low difficulty) は'AI Game Self-Player' (High difficulty) とは対照的で、複雑なビジュアルデータ処理やコヒーレントな命令生成におけるLLMのさまざまな習熟度を強調している。 また,「AI遺伝プログラム」や「AIネゴシエータ」といった課題は,複数段階にわたるコンテキスト維持の難しさを強調した。 この結果は、複雑な問題解決シナリオにおいて、人間のような思考過程を模倣するために、長期記憶と文脈認識を組み合わせたLLMを開発することの重要性を強調している。

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