論文の概要: Exploring Boundary of GPT-4V on Marine Analysis: A Preliminary Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02147v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 08:53:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 15:33:13.289921
• Title: Exploring Boundary of GPT-4V on Marine Analysis: A Preliminary Case Study
• Title（参考訳）: 海洋分析におけるGPT-4Vの境界探索--予備研究
• Authors: Ziqiang Zheng, Yiwei Chen, Jipeng Zhang, Tuan-Anh Vu, Huimin Zeng, Yue Him Wong Tim, Sai-Kit Yeung
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、汎用アシスタントとして様々なクエリに応答する強力な能力を示している。 連続的マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚信号を知覚する能力を持つLLMに権限を与える。 GPT-4(Generative Pre-trained Transformers)のローンチは、研究コミュニティに大きな関心を集めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.243696199790413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated a powerful ability to answer various queries as a general-purpose assistant. The continuous multi-modal large language models (MLLM) empower LLMs with the ability to perceive visual signals. The launch of GPT-4 (Generative Pre-trained Transformers) has generated significant interest in the research communities. GPT-4V(ison) has demonstrated significant power in both academia and industry fields, as a focal point in a new artificial intelligence generation. Though significant success was achieved by GPT-4V, exploring MLLMs in domain-specific analysis (e.g., marine analysis) that required domain-specific knowledge and expertise has gained less attention. In this study, we carry out the preliminary and comprehensive case study of utilizing GPT-4V for marine analysis. This report conducts a systematic evaluation of existing GPT-4V, assessing the performance of GPT-4V on marine research and also setting a new standard for future developments in MLLMs. The experimental results of GPT-4V show that the responses generated by GPT-4V are still far away from satisfying the domain-specific requirements of the marine professions. All images and prompts used in this study will be available at https://github.com/hkust-vgd/Marine_GPT-4V_Eval
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、汎用アシスタントとして様々なクエリに応答する強力な能力を示している。 連続的マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、視覚信号を知覚する能力を持つLLMに権限を与える。 gpt-4 (generative pre-trained transformers) の発売は研究コミュニティに大きな関心を寄せている。 GPT-4V(ison)は、新しい人工知能生成の焦点として、学術分野と産業分野の両方で大きな影響力を示している。 GPT-4Vによって大きな成功を収めたが、ドメイン固有の知識と専門知識を必要とするドメイン固有の分析(例えば海洋分析)におけるMLLMの探索は、あまり注目されなかった。 本研究では,GPT-4Vを海洋分析に用いるための予備的かつ包括的な事例研究を行う。 本報告では,既存のGPT-4Vを体系的に評価し,海洋研究におけるGPT-4Vの性能を評価するとともに,MLLMの今後の発展のための新しい標準を策定する。 GPT-4Vの実験結果から, GPT-4Vが生成する応答は, 海洋専門職の領域固有の要求を満たすには程遠いことが明らかとなった。 この研究で使用されるすべての画像とプロンプトはhttps://github.com/hkust-vgd/Marine_GPT-4V_Evalで入手できる。

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