論文の概要: Efficient Multimodal Learning from Data-centric Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11530v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 23:45:25.490120
• Title: Efficient Multimodal Learning from Data-centric Perspective
• Title（参考訳）: データ中心の観点からの効率的なマルチモーダル学習
• Authors: Muyang He, Yexin Liu, Boya Wu, Jianhao Yuan, Yueze Wang, Tiejun Huang, Bo Zhao,
• Abstract要約: 効率的なマルチモーダル学習のためのフレキシブルビジョンと言語バックボーンを備えた軽量MLLMのファミリであるBunnyを紹介する。 実験の結果,Bunny-4B/8Bは複数のベンチマークで最先端の大規模MLLMよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.35857180519653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated notable capabilities in general visual understanding and reasoning tasks. However, their deployment is hindered by substantial computational costs in both training and inference, limiting accessibility to the broader research and user communities. A straightforward solution is to leverage smaller pre-trained vision and language models, which inevitably cause significant performance drops. In this paper, we demonstrate the possibility of training a smaller but better MLLM with high-quality training data. Specifically, we introduce Bunny, a family of lightweight MLLMs with flexible vision and language backbones for efficient multimodal learning from selected training data. Experiments show that our Bunny-4B/8B outperforms the state-of-the-art large MLLMs on multiple benchmarks. We expect that this work can provide the community with a clean and flexible open-source tool for further research and development. The code, models, and data can be found in https://github.com/BAAI-DCAI/Bunny.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、一般的な視覚的理解と推論タスクにおいて顕著な機能を示す。 しかし、それらのデプロイメントは、トレーニングと推論の両方において相当な計算コストによって妨げられ、より広範な研究とユーザコミュニティへのアクセシビリティが制限される。 簡単な解決策は、トレーニング済みのより小さなビジョンと言語モデルを活用することだ。 本稿では,より小型で優れたMLLMを高品質なトレーニングデータでトレーニングする可能性を実証する。 具体的には、フレキシブルビジョンと言語バックボーンを備えた軽量MLLMのファミリであるBunnyを紹介し、選択したトレーニングデータから効率的なマルチモーダル学習を実現する。 実験の結果,Bunny-4B/8Bは複数のベンチマークで最先端の大規模MLLMよりも優れていた。 この作業がコミュニティに、さらなる研究と開発のためのクリーンで柔軟なオープンソースツールを提供することを期待しています。 コード、モデル、データはhttps://github.com/BAAI-DCAI/Bunny.comにある。

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