論文の概要: Gemini vs GPT-4V: A Preliminary Comparison and Combination of Vision-Language Models Through Qualitative Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15011v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 18:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 20:10:12.911776
• Title: Gemini vs GPT-4V: A Preliminary Comparison and Combination of Vision-Language Models Through Qualitative Cases
• Title（参考訳）: Gemini vs GPT-4V : 定性ケースによる視覚言語モデルの予備比較と組み合わせ
• Authors: Zhangyang Qi, Ye Fang, Mengchen Zhang, Zeyi Sun, Tong Wu, Ziwei Liu, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Hengshuang Zhao
• Abstract要約: 本稿では,Google の Gemini と OpenAI の GPT-4V(ision) の2つのパイオニアモデルについて,詳細な比較研究を行った。 分析の核となるのは、各モデルの視覚的理解能力である。 両モデルのユニークな強みとニッチを照らし出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.35348038111508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapidly evolving sector of Multi-modal Large Language Models (MLLMs) is at the forefront of integrating linguistic and visual processing in artificial intelligence. This paper presents an in-depth comparative study of two pioneering models: Google's Gemini and OpenAI's GPT-4V(ision). Our study involves a multi-faceted evaluation of both models across key dimensions such as Vision-Language Capability, Interaction with Humans, Temporal Understanding, and assessments in both Intelligence and Emotional Quotients. The core of our analysis delves into the distinct visual comprehension abilities of each model. We conducted a series of structured experiments to evaluate their performance in various industrial application scenarios, offering a comprehensive perspective on their practical utility. We not only involve direct performance comparisons but also include adjustments in prompts and scenarios to ensure a balanced and fair analysis. Our findings illuminate the unique strengths and niches of both models. GPT-4V distinguishes itself with its precision and succinctness in responses, while Gemini excels in providing detailed, expansive answers accompanied by relevant imagery and links. These understandings not only shed light on the comparative merits of Gemini and GPT-4V but also underscore the evolving landscape of multimodal foundation models, paving the way for future advancements in this area. After the comparison, we attempted to achieve better results by combining the two models. Finally, We would like to express our profound gratitude to the teams behind GPT-4V and Gemini for their pioneering contributions to the field. Our acknowledgments are also extended to the comprehensive qualitative analysis presented in 'Dawn' by Yang et al. This work, with its extensive collection of image samples, prompts, and GPT-4V-related results, provided a foundational basis for our analysis.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)の急速に発展する分野は、人工知能における言語処理と視覚処理の統合の最前線にある。 本稿では,GoogleのGeminiとOpenAIのGPT-4V(ision)の2つのパイオニアモデルについて,詳細な比較研究を行った。 本研究は,視覚言語能力,人間とのインタラクション,時間的理解,知性と感情的商の両方における評価など,両モデルの多面的評価を含む。 分析の核心は、それぞれのモデルの視覚的理解能力に分解されます。 各種産業応用シナリオにおける性能評価のための構造化実験を行い,実用性に関する総合的な考察を行った。 直接的なパフォーマンス比較だけでなく、均衡と公正な分析を保証するためのプロンプトやシナリオの調整も含んでいます。 我々の発見は、両方のモデルのユニークな強みとニッチを照らしている。 GPT-4Vは応答の正確さと簡潔さで自分自身を区別し、ジェミニは関連する画像とリンクを伴って詳細で拡張的な回答を提供する。 これらの理解は、geminiとgpt-4vの比較的な利点に光を当てただけでなく、マルチモーダル基礎モデルの進化の風景を強調し、この分野における将来の進歩への道を開いた。 比較後, 2つのモデルを組み合わせることにより, より良い結果を得ることができた。 最後に、GPT-4VとGeminiの開発チームに、この分野への先駆的な貢献を感謝します。 当社の認定は、Yang et al の 'Dawn' で示された包括的質的分析にまで拡張されている。 本研究は, 画像サンプル, プロンプト, GPT-4V関連結果の広範な収集とともに, 解析の基礎となった。

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