論文の概要: LLaVA-Phi: Efficient Multi-Modal Assistant with Small Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02330v4
- Date: Thu, 22 Feb 2024 07:12:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 17:59:56.429761
- Title: LLaVA-Phi: Efficient Multi-Modal Assistant with Small Language Model
- Title（参考訳）: LLaVA-Phi:小言語モデルを用いた効率的なマルチモーダルアシスタント
- Authors: Yichen Zhu, Minjie Zhu, Ning Liu, Zhicai Ou, Xiaofeng Mou, Jian Tang
- Abstract要約: 効率的なマルチモーダルアシスタントであるLLaVA-$phi$(LLaVA-Phi)を紹介する。
LLaVA-Phiは、最近進歩した小言語モデルPhi-2のパワーを利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.209674713676872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce LLaVA-$\phi$ (LLaVA-Phi), an efficient
multi-modal assistant that harnesses the power of the recently advanced small
language model, Phi-2, to facilitate multi-modal dialogues. LLaVA-Phi marks a
notable advancement in the realm of compact multi-modal models. It demonstrates
that even smaller language models, with as few as 2.7B parameters, can
effectively engage in intricate dialogues that integrate both textual and
visual elements, provided they are trained with high-quality corpora. Our model
delivers commendable performance on publicly available benchmarks that
encompass visual comprehension, reasoning, and knowledge-based perception.
Beyond its remarkable performance in multi-modal dialogue tasks, our model
opens new avenues for applications in time-sensitive environments and systems
that require real-time interaction, such as embodied agents. It highlights the
potential of smaller language models to achieve sophisticated levels of
understanding and interaction, while maintaining greater resource
efficiency.The project is available at {https://github.com/zhuyiche/llava-phi}.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最近開発された小言語モデルであるPhi-2のパワーを活用し,マルチモーダル対話を容易にする,効率的なマルチモーダルアシスタントであるLLaVA-$\phi$(LLaVA-Phi)を紹介する。
LLaVA-Phiはコンパクトなマルチモーダルモデルの領域において顕著な進歩を示している。
より小さな言語モデルでも2.7Bのパラメータしか持たず、高品質なコーパスで訓練された場合、テキスト要素と視覚要素の両方を統合する複雑な対話を効果的に行うことができる。
私たちのモデルは、視覚理解、推論、知識に基づく知覚を包含する公開ベンチマークで、賞賛可能なパフォーマンスを提供します。
マルチモーダル対話タスクにおける顕著なパフォーマンスに加えて、我々のモデルは、エンボディエージェントのようなリアルタイム対話を必要とする時間に敏感な環境やシステムにおけるアプリケーションのための新しい道を開く。
リソース効率を高めながら、より高度な理解と対話を実現するための、より小さな言語モデルの可能性を強調している。
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