論文の概要: ALLaVA: Harnessing GPT4V-Synthesized Data for Lite Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11684v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 07:55:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 06:06:06.648320
• Title: ALLaVA: Harnessing GPT4V-Synthesized Data for Lite Vision-Language Models
• Title（参考訳）: alaVA:ライトビジョン言語モデルのためのGPT4V合成データのハーネス化
• Authors: Guiming Hardy Chen, Shunian Chen, Ruifei Zhang, Junying Chen, Xiangbo Wu, Zhiyi Zhang, Zhihong Chen, Jianquan Li, Xiang Wan, Benyou Wang,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、その強力な推論と一般化能力を備えた幅広い視覚言語タスクの前提を示してきた。 本研究では,従来のLVLMとリソースフレンドリなライトバージョンのパフォーマンスギャップを,高品質なトレーニングデータを用いて橋渡しすることを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.040292339670096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs) have shown premise in a broad range of vision-language tasks with their strong reasoning and generalization capabilities. However, they require considerable computational resources for training and deployment. This study aims to bridge the performance gap between traditional-scale LVLMs and resource-friendly lite versions by adopting high-quality training data. To this end, we propose a comprehensive pipeline for generating a synthetic dataset. The key idea is to leverage strong proprietary models to generate (i) fine-grained image annotations for vision-language alignment and (ii) complex reasoning visual question-answering pairs for visual instruction fine-tuning, yielding 1.3M samples in total. We train a series of lite VLMs on the synthetic dataset and experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme, where they achieve competitive performance on 17 benchmarks among 4B LVLMs, and even perform on par with 7B/13B-scale models on various benchmarks. This work highlights the feasibility of adopting high-quality data in crafting more efficient LVLMs. We name our dataset \textit{ALLaVA}, and open-source it to research community for developing better resource-efficient LVLMs for wider usage.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、その強力な推論と一般化能力を備えた幅広い視覚言語タスクの前提を示してきた。 しかし、訓練と配備にはかなりの計算資源が必要である。 本研究では,従来のLVLMとリソースフレンドリなライトバージョンのパフォーマンスギャップを,高品質なトレーニングデータを用いて橋渡しすることを目的とする。 そこで本研究では,合成データセットを生成するための包括的パイプラインを提案する。 鍵となるアイデアは、強力なプロプライエタリなモデルを利用して生成することです。 (i)視覚言語アライメントのためのきめ細かい画像アノテーション (II)視覚指導微調整のための複合推論視覚質問応答ペアは、合計1.3Mサンプルを得る。 合成データセット上で一連のライトVLMを訓練し,提案手法の有効性を実証し, 4B LVLM間で17のベンチマークで競合性能を達成し, 各種ベンチマークで7B/13Bスケールモデルと同等の性能を示す。 この研究は、より効率的なLVLMを作成する際に、高品質なデータを採用する可能性を強調している。 当社のデータセットであるtextit{ALLaVA} をオープンソースとして公開し、リソース効率のよい LVLM を広く活用するための研究コミュニティに公開しています。

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