論文の概要: Prismatic VLMs: Investigating the Design Space of Visually-Conditioned Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07865v2
• Date: Thu, 30 May 2024 13:08:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 21:05:54.232368
• Title: Prismatic VLMs: Investigating the Design Space of Visually-Conditioned Language Models
• Title（参考訳）: Prismatic VLMs: 視覚的に記述された言語モデルの設計空間の検討
• Authors: Siddharth Karamcheti, Suraj Nair, Ashwin Balakrishna, Percy Liang, Thomas Kollar, Dorsa Sadigh,
• Abstract要約: 視覚条件付き言語モデル(VLM)は、視覚対話、シーン理解、ロボットタスク計画などのアプリケーションに採用されている。 新しいリリースの量は多いが、イメージ前処理、アーキテクチャ、最適化に関する重要な設計決定は未調査である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.40350756742231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visually-conditioned language models (VLMs) have seen growing adoption in applications such as visual dialogue, scene understanding, and robotic task planning; adoption that has fueled a wealth of new models such as LLaVa, InstructBLIP, and PaLI-3. Despite the volume of new releases, key design decisions around image preprocessing, architecture, and optimization are under-explored, making it challenging to understand what factors account for model performance $-$ a challenge further complicated by the lack of objective, consistent evaluations. To address these gaps, we first compile a suite of standardized evaluations spanning visual question answering, object localization, and challenge sets that probe properties such as hallucination; evaluations that provide fine-grained insight VLM capabilities. Second, we rigorously investigate VLMs along key design axes, including pretrained visual representations and training from base vs. instruct-tuned language models, amongst others. We couple our analysis with three resource contributions: (1) a unified framework for evaluating VLMs, (2) optimized, flexible training code, and (3) checkpoints for all models, including a family of VLMs at the 7-13B scale that strictly outperform InstructBLIP and LLaVa v1.5, the state-of-the-art in open VLMs.
• Abstract（参考訳）: 視覚条件付き言語モデル(VLM)は、視覚対話、シーン理解、ロボットタスク計画などのアプリケーションに採用され、LLaVa、InstructBLIP、PaLI-3といった多くの新しいモデルが採用されている。 新たなリリースの量にもかかわらず、イメージ前処理、アーキテクチャ、最適化に関する重要な設計決定は未調査であり、客観的で一貫した評価の欠如によってさらに複雑な課題として、どの要因がモデルパフォーマンスに寄与するかを理解することは困難である。 これらのギャップに対処するために、まず視覚的質問応答、オブジェクトの局所化、幻覚などの特性を探索するチャレンジセット、微妙な洞察型VLM能力を提供する評価など、標準化された評価スイートをコンパイルする。 第2に、事前訓練された視覚表現やベース対インストラクション学習言語モデルからのトレーニングを含む、キー設計軸に沿ったVLMを厳格に調査する。 1)VLMの評価のための統一的なフレームワーク,(2)最適化されたフレキシブルなトレーニングコード,(3)オープンなVLMの最先端であるInstructBLIPとLLaVa v1.5を厳格に上回る7-13BスケールのVLMのファミリーを含むすべてのモデルのチェックポイント。

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