論文の概要: Generative Multimodal Models are In-Context Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13286v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 14:31:57.026304
• Title: Generative Multimodal Models are In-Context Learners
• Title（参考訳）: 生成的マルチモーダルモデルは文脈学習者である
• Authors: Quan Sun, Yufeng Cui, Xiaosong Zhang, Fan Zhang, Qiying Yu, Zhengxiong Luo, Yueze Wang, Yongming Rao, Jingjing Liu, Tiejun Huang, Xinlong Wang
• Abstract要約: 我々は37億のパラメータを持つ生成的マルチモーダルモデルであるEmu2を紹介し、大規模マルチモーダルシーケンスで訓練する。 Emu2は、マルチモーダルなインコンテキスト学習能力を示し、オンザフライ推論を必要とするタスクを解決しようとさえしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.31022638619485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The human ability to easily solve multimodal tasks in context (i.e., with only a few demonstrations or simple instructions), is what current multimodal systems have largely struggled to imitate. In this work, we demonstrate that the task-agnostic in-context learning capabilities of large multimodal models can be significantly enhanced by effective scaling-up. We introduce Emu2, a generative multimodal model with 37 billion parameters, trained on large-scale multimodal sequences with a unified autoregressive objective. Emu2 exhibits strong multimodal in-context learning abilities, even emerging to solve tasks that require on-the-fly reasoning, such as visual prompting and object-grounded generation. The model sets a new record on multiple multimodal understanding tasks in few-shot settings. When instruction-tuned to follow specific instructions, Emu2 further achieves new state-of-the-art on challenging tasks such as question answering benchmarks for large multimodal models and open-ended subject-driven generation. These achievements demonstrate that Emu2 can serve as a base model and general-purpose interface for a wide range of multimodal tasks. Code and models are publicly available to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 文脈で簡単にマルチモーダルなタスクを解く能力(例えば、ほんの数回のデモンストレーションや単純な指示)は、現在のマルチモーダルシステムは、ほとんど模倣に苦労しているものです。 本研究では,大規模マルチモーダルモデルのタスク非依存なインコンテキスト学習能力が,効果的なスケールアップによって大幅に向上できることを実証する。 我々は,37億パラメータを持つ生成型マルチモーダルモデルであるemu2を紹介し,自己回帰的目標を統一した大規模マルチモーダルシーケンスで学習する。 Emu2は強力なマルチモーダルなインコンテキスト学習能力を示し、視覚的プロンプトやオブジェクトグラウンド生成など、オンザフライ推論を必要とするタスクを解決しようとさえしている。 このモデルは、複数のマルチモーダル理解タスクに、数ショット設定で新しいレコードを設定する。 命令が特定の命令に従うように調整された場合、Emu2はさらに、大規模なマルチモーダルモデルの質問応答ベンチマークや、オープンな対象駆動生成といった課題に対して、新しい最先端のタスクを実現する。 これらの成果は、Emu2が幅広いマルチモーダルタスクのベースモデルおよび汎用インターフェースとして機能できることを実証している。 コードとモデルは、将来の研究を促進するために公開されている。

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