論文の概要: Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning from AI Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03746v3
• Date: Mon, 17 Jun 2024 08:20:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 06:25:35.843361
• Title: Tuning Large Multimodal Models for Videos using Reinforcement Learning from AI Feedback
• Title（参考訳）: AIフィードバックによる強化学習を用いたビデオ用大規模マルチモーダルモデルのチューニング
• Authors: Daechul Ahn, Yura Choi, Youngjae Yu, Dongyeop Kang, Jonghyun Choi,
• Abstract要約: ビデオとテキストのマルチモーダルアライメントは、主にマルチモーダル命令・チューンデータのボリュームと品質が不足しているため、依然として困難である。 本稿では,AIフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)と呼ばれる,マルチモーダルAIシステムを用いた新たなアライメント戦略を提案する。 具体的には、嗜好フィードバックの生成中に、詳細な映像記述を文脈として提供することによって、文脈対応報酬モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.708690624594794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models have influenced the development of video large multimodal models (VLMMs). The previous approaches for VLMMs involved Supervised Fine-Tuning (SFT) with instruction-tuned datasets, integrating LLM with visual encoders, and adding additional learnable modules. Video and text multimodal alignment remains challenging, primarily due to the deficient volume and quality of multimodal instruction-tune data compared to text-only data. We present a novel alignment strategy that employs multimodal AI system to oversee itself called Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF), providing self-preference feedback to refine itself and facilitating the alignment of video and text modalities. In specific, we propose context-aware reward modeling by providing detailed video descriptions as context during the generation of preference feedback in order to enrich the understanding of video content. Demonstrating enhanced performance across diverse video benchmarks, our multimodal RLAIF approach, VLM-RLAIF, outperforms existing approaches, including the SFT model. We commit to open-sourcing our code, models, and datasets to foster further research in this area.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデルの発展は,ビデオ大マルチモーダルモデル(VLMM)の開発に影響を及ぼしている。 VLMMの以前のアプローチには、命令調整されたデータセットを使用したSupervised Fine-Tuning (SFT)、ビジュアルエンコーダとLLMの統合、学習可能なモジュールの追加が含まれていた。 ビデオとテキストのマルチモーダルアライメントは、主にテキストのみのデータと比較して、マルチモーダル命令・トゥンデータのボリュームと品質が不足しているため、依然として困難である。 本稿では,AIフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from AI Feedback, RLAIF)と呼ばれる,マルチモーダルAIシステムを利用した新たなアライメント戦略を提案する。 具体的には、映像コンテンツの理解を深めるため、好みフィードバックの生成中に、詳細な映像記述を文脈として提供し、文脈対応報酬モデルを提案する。 我々のマルチモーダルRLAIFアプローチであるVLM-RLAIFはSFTモデルを含む既存の手法よりも優れています。 私たちは、この分野のさらなる研究を促進するために、コード、モデル、データセットをオープンソース化することを約束します。

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