論文の概要: SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13022v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 14:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 15:09:11.785786
• Title: SoMeLVLM: A Large Vision Language Model for Social Media Processing
• Title（参考訳）: SoMeLVLM:ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル
• Authors: Xinnong Zhang, Haoyu Kuang, Xinyi Mou, Hanjia Lyu, Kun Wu, Siming Chen, Jiebo Luo, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
• Abstract要約: ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル(SoMeLVLM)を提案する。 SoMeLVLMは、知識と理解、応用、分析、評価、作成を含む5つの重要な機能を備えた認知フレームワークである。 実験により,複数のソーシャルメディアタスクにおいて,SoMeLVLMが最先端のパフォーマンスを達成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.47310657638567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growth of social media, characterized by its multimodal nature, has led to the emergence of diverse phenomena and challenges, which calls for an effective approach to uniformly solve automated tasks. The powerful Large Vision Language Models make it possible to handle a variety of tasks simultaneously, but even with carefully designed prompting methods, the general domain models often fall short in aligning with the unique speaking style and context of social media tasks. In this paper, we introduce a Large Vision Language Model for Social Media Processing (SoMeLVLM), which is a cognitive framework equipped with five key capabilities including knowledge & comprehension, application, analysis, evaluation, and creation. SoMeLVLM is designed to understand and generate realistic social media behavior. We have developed a 654k multimodal social media instruction-tuning dataset to support our cognitive framework and fine-tune our model. Our experiments demonstrate that SoMeLVLM achieves state-of-the-art performance in multiple social media tasks. Further analysis shows its significant advantages over baselines in terms of cognitive abilities.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアの成長はその多様性によって特徴づけられ、様々な現象や課題が出現し、自動化されたタスクを統一的に解決するための効果的なアプローチが求められている。 強力なLarge Vision Language Modelsは、さまざまなタスクを同時に扱うことができるが、慎重に設計されたプロンプトメソッドであっても、一般的なドメインモデルは、ソーシャルメディアタスクのユニークな話し方やコンテキストと整合性に欠けることが多い。 本稿では,知識と理解,応用,分析,評価,創造の5つの鍵となる能力を備えた認知フレームワークである,ソーシャルメディア処理のための大規模ビジョン言語モデル(somelvlm)を提案する。 SoMeLVLMは、リアルなソーシャルメディアの振る舞いを理解し、生成するように設計されている。 認知フレームワークをサポートし,モデルを微調整するために,654kのマルチモーダルソーシャルメディアインストラクションチューニングデータセットを開発した。 実験により,複数のソーシャルメディアタスクにおいて,SoMeLVLMが最先端のパフォーマンスを達成することを示す。 さらなる分析は、認知能力の点で、ベースラインよりも大きな利点を示している。

関連論文リスト

• VL-GLUE: A Suite of Fundamental yet Challenging Visuo-Linguistic Reasoning Tasks [48.67062958311173]
  VL-GLUEは、自然言語理解のためのマルチタスクベンチマークである。 既存の大規模視覚言語モデルでは,このベンチマークは非常に難しい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T15:27:17Z)
• A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:14:53Z)
• LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
  本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z)
• MM-Soc: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Social Media Platforms [25.73585435351771]
  本稿では,マルチモーダル大規模言語モデルによるソーシャルメディアコンテンツの理解を評価するためのベンチマークであるMM-Socを紹介する。 MM-Socは、注目すべきマルチモーダルデータセットをコンパイルし、新しい大規模なYouTubeタグ付けデータセットを組み込む。 分析の結果、ゼロショット環境では、様々なMLLMが一般的にソーシャルメディアのタスクを扱うのに困難を呈することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T22:27:40Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.4875156387271]
  我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。 そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:25:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。