論文の概要: LLMBind: A Unified Modality-Task Integration Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14891v5
• Date: Fri, 19 Apr 2024 03:07:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 12:21:28.313778
• Title: LLMBind: A Unified Modality-Task Integration Framework
• Title（参考訳）: LLMBind: 統一されたModality-Task統合フレームワーク
• Authors: Bin Zhu, Munan Ning, Peng Jin, Bin Lin, Jinfa Huang, Qi Song, Junwu Zhang, Zhenyu Tang, Mingjun Pan, Xing Zhou, Li Yuan,
• Abstract要約: 多様なマルチモーダルタスクを統一する新しいフレームワークである textbfLLMBind を導入する。 LLMBindはMixture-of-Experts (MoE) Large Language Model (LLM)を利用してマルチモーダル入力を処理し、タスク固有のトークンを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.95771765322677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the multi-modal domain, the dependence of various models on specific input formats leads to user confusion and hinders progress. To address this challenge, we introduce \textbf{LLMBind}, a novel framework designed to unify a diverse array of multi-modal tasks. By harnessing a Mixture-of-Experts (MoE) Large Language Model (LLM), LLMBind processes multi-modal inputs and generates task-specific tokens, enabling the invocation of corresponding models to accomplish tasks. This unique approach empowers LLMBind to interpret inputs and generate outputs across various modalities, including image, text, video, and audio. Furthermore, we have constructed an interaction dataset comprising 400k instructions, which unlocks the ability of LLMBind for interactive visual generation and editing tasks. Extensive experimentation demonstrates that LLMBind achieves very superior performance across diverse tasks and outperforms existing models in user evaluations conducted in real-world scenarios. Moreover, the adaptability of LLMBind allows for seamless integration with the latest models and extension to new modality tasks, highlighting its potential to serve as a unified AI agent for modeling universal modalities.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルドメインでは、特定の入力形式に対する様々なモデルの依存がユーザを混乱させ、進行を妨げる。 この課題に対処するために,多様なマルチモーダルタスクを統一する新しいフレームワークである \textbf{LLMBind} を紹介する。 LLMBindはMixture-of-Experts (MoE) Large Language Model (LLM)を利用してマルチモーダル入力を処理し、タスク固有のトークンを生成する。 このユニークなアプローチにより、LLMBindは入力を解釈し、画像、テキスト、ビデオ、オーディオを含む様々なモードで出力を生成することができる。 さらに,400kの命令からなるインタラクションデータセットを構築し,対話型視覚生成および編集タスクのためのLLMBindの機能を解放した。 大規模な実験により、LLMBindは様々なタスクにまたがって非常に優れたパフォーマンスを達成し、現実世界のシナリオで実施されているユーザ評価において、既存のモデルを上回る性能を発揮することが示された。 さらに、LLMBindの適応性は、最新のモデルとのシームレスな統合と、新しいモダリティタスクの拡張を可能にし、ユニバーサルモダリティをモデリングするための統合AIエージェントとして機能する可能性を強調している。

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