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。

関連論文リスト

• Can Large Language Models do Analytical Reasoning? [45.69642663863077]
  本稿では,スポーツにおける分析的推論を用いた最先端の大規模言語モデルについて検討する。 GPT-4が有効であり,次いでClaude-2.1,GPT-3.5,Gemini-Pro,Llama-2-70bが遅れている。 意外なことに、GPT-4を含むほとんどのモデルでは、NFLのクォータースコアは高いパフォーマンスを示したにもかかわらず、NBAのクォーターの総得点を正確に数えるのに苦労している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T20:22:08Z)
• A Novel Benchmark for Few-Shot Semantic Segmentation in the Era of Foundation Models [4.556379212564313]
  DINO V2, Segment Anything, CLIP, Masked AutoEncoders, COCOデータセットで事前トレーニングされた簡単なResNet50について検討した。 本研究は,新しいセグメンテーションタスクへの適応性に着目し,少数のセグメンテーション画像のみを活用する。 本研究は,適応技術自体の複雑さよりも,頑健な特徴抽出器を選択することの重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T19:50:51Z)
• Gemini Pro Defeated by GPT-4V: Evidence from Education [1.0226894006814744]
  GPT-4Vは、スコアリング精度と四重み付きカッパの点でゲミニプロを著しく上回っている。 GPT-4Vは複雑な教育課題に対処する能力に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T02:56:41Z)
• A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise [78.54563675327198]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T18:59:22Z)
• GPT-4V(ision) as a Generalist Evaluator for Vision-Language Tasks [70.98062518872999]
  我々は,GPT-4Vの性能評価,基本画像からテキストへの合成,高レベル画像から画像への変換,複数画像からテキストへのアライメントといったタスクに対処する能力を検証する。 特に、GPT-4Vは、様々なタスクや評価方法にまたがって人間と有望な合意を示し、マルチモーダルLCMを評価対象として持つ可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T16:11:09Z)
• Lost in Translation: When GPT-4V(ision) Can't See Eye to Eye with Text. A Vision-Language-Consistency Analysis of VLLMs and Beyond [7.760124498553333]
  視覚言語モデルが連続的・独立的に視覚と言語タスクを実行するかを検討する。 マルチモーダル設定において、異なるモーダル間の能力格差を定量化する体系的枠組みを導入する。 本稿では,視覚関連課題に挑戦するタスクのパフォーマンスを効果的に向上する手法である"Vision Description Prompting"を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T06:45:11Z)
• The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
  我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。 GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。 GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:34:51Z)
• Exploring the Trade-Offs: Unified Large Language Models vs Local Fine-Tuned Models for Highly-Specific Radiology NLI Task [49.50140712943701]
  NLIタスクにおけるChatGPT/GPT-4の性能評価を行い、タスク関連データサンプルに特化して微調整された他のモデルと比較する。 また,ChatGPT/GPT-4の推論能力について,様々な推論難易度を導入して総合的な調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-18T17:21:48Z)
• Revisiting the Evaluation of Image Synthesis with GANs [55.72247435112475]
  本研究では, 合成性能の評価に関する実証的研究を行い, 生成モデルの代表としてGAN(Generative Adversarial Network)を用いた。 特に、表現空間におけるデータポイントの表現方法、選択したサンプルを用いた公平距離の計算方法、各集合から使用可能なインスタンス数など、さまざまな要素の詳細な分析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T17:54:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。