論文の概要: A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12436v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 18:59:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-20 14:30:13.849840
• Title: A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise
• Title（参考訳）: GPT-4Vへの挑戦 ビジュアルスペシャライズにおけるジェミニの早期探索
• Abstract要約: GeminiはGoogleの最新かつ最も有能なMLLMで、マルチモダリティのためにゼロから構築されています。 Geminiはマルチモーダル学習におけるGPT-4Vのリードポジションに挑戦できるか? Gemini Proと最先端のGPT-4Vを比較して、最新のオープンソースMLLMであるSphinxとともに、その上限を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.24411787537036
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The surge of interest towards Multi-modal Large Language Models (MLLMs), e.g., GPT-4V(ision) from OpenAI, has marked a significant trend in both academia and industry. They endow Large Language Models (LLMs) with powerful capabilities in visual understanding, enabling them to tackle diverse multi-modal tasks. Very recently, Google released Gemini, its newest and most capable MLLM built from the ground up for multi-modality. In light of the superior reasoning capabilities, can Gemini challenge GPT-4V's leading position in multi-modal learning? In this paper, we present a preliminary exploration of Gemini Pro's visual understanding proficiency, which comprehensively covers four domains: fundamental perception, advanced cognition, challenging vision tasks, and various expert capacities. We compare Gemini Pro with the state-of-the-art GPT-4V to evaluate its upper limits, along with the latest open-sourced MLLM, Sphinx, which reveals the gap between manual efforts and black-box systems. The qualitative samples indicate that, while GPT-4V and Gemini showcase different answering styles and preferences, they can exhibit comparable visual reasoning capabilities, and Sphinx still trails behind them concerning domain generalizability. Specifically, GPT-4V tends to elaborate detailed explanations and intermediate steps, and Gemini prefers to output a direct and concise answer. The quantitative evaluation on the popular MME benchmark also demonstrates the potential of Gemini to be a strong challenger to GPT-4V. Our early investigation of Gemini also observes some common issues of MLLMs, indicating that there still remains a considerable distance towards artificial general intelligence. Our project for tracking the progress of MLLM is released at https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models.
• Abstract（参考訳）: OpenAIのGPT-4V(ision)のようなマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)への関心の高まりは、アカデミックと産業の両方において重要なトレンドとなっている。 大規模言語モデル(llm)に視覚理解の強力な能力を与え、多様なマルチモーダルタスクに取り組むことができる。 つい最近Googleは、マルチモダリティのためにゼロから構築された最新かつ最も有能なMLLMであるGeminiをリリースした。 優れた推論能力を考慮して、Geminiはマルチモーダル学習におけるGPT-4Vのリードポジションに挑戦できるか? 本稿では,gemini proの視覚理解能力について予備的考察を行い,基本認識,高度な認知,挑戦的視覚課題,様々な熟練能力の4つの領域を包括的に扱う。 Gemini Proと最先端のGPT-4Vを比較して、最新のオープンソースMLLMであるSphinxとともに、手作業とブラックボックスシステムのギャップを明らかにする。 定性的なサンプルは、gpt-4vとgeminiは異なる応答スタイルと好みを示すが、同等の視覚的推論能力を示すことができることを示している。 特に、gpt-4vは詳細な説明と中間のステップに富む傾向があり、geminiは直接的で簡潔な回答を出力することを好む。 人気のMMEベンチマークにおける定量的評価は、GPT-4Vに対する強力な挑戦者になる可能性を示している。 Geminiの初期の調査では、MLLMの一般的な問題もいくつか観察されており、人工知能にはまだかなりの距離があることを示している。 MLLMの進捗を追跡するプロジェクトは、https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Modelsで公開されています。

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