論文の概要: Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic
Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17304v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 08:27:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 17:13:11.034590
- Title: Probing Multimodal Large Language Models for Global and Local Semantic
Representation
- Title(参考訳): グローバル・ローカル意味表現のためのマルチモーダル大言語モデル探索
- Authors: Mingxu Tao, Quzhe Huang, Kun Xu, Liwei Chen, Yansong Feng, Dongyan
Zhao
- Abstract要約: 本研究では,マルチモーダル大言語モデル (MLLM) が完全な画像情報を真に理解しているかどうかを考察する。
モデルの中間層は、よりグローバルな意味情報をエンコードすることができ、その表現は視覚言語によるエンタテインメントタスクでより良く機能する。
そして、最上位層が過度にローカル情報にフォーカスする可能性があるという結論を導き、グローバル情報をエンコードする能力は低下する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.67306625022419
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The success of large language models has inspired researchers to transfer
their exceptional representing ability to other modalities. Several recent
works leverage image-caption alignment datasets to train multimodal large
language models (MLLMs), which achieve state-of-the-art performance on
image-to-text tasks. However, there are very few studies exploring whether
MLLMs truly understand the complete image information, i.e., global
information, or if they can only capture some local object information. In this
study, we find that the intermediate layers of models can encode more global
semantic information, whose representation vectors perform better on
visual-language entailment tasks, rather than the topmost layers. We further
probe models for local semantic representation through object detection tasks.
And we draw a conclusion that the topmost layers may excessively focus on local
information, leading to a diminished ability to encode global information.
- Abstract(参考訳): 大規模な言語モデルの成功は、研究者にその例外的な表現能力を他のモダリティに移すきっかけとなった。
イメージキャプチャアライメントデータセットを活用して、mllm(multimodal large language model)をトレーニングし、画像からテキストへのタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
しかし、MLLMが完全な画像情報、すなわちグローバルな情報、あるいはローカルなオブジェクト情報のみをキャプチャできるかどうかを真に理解する研究はほとんどない。
本研究では,モデルの中間層がより大域的な意味情報をエンコードできることを示す。
さらに、オブジェクト検出タスクを通して局所的な意味表現のモデルを探索する。
そして,最上位層が地域情報に過度に集中し,グローバル情報をエンコードする能力が低下する可能性があるという結論を導いた。
関連論文リスト
- Multi-modal Instruction Tuned LLMs with Fine-grained Visual Perception [63.03288425612792]
マルチモーダル参照から画素単位のオブジェクト認識と自然言語記述を生成できる汎用MLLMモデルであるbfAnyRefを提案する。
本モデルでは,領域レベルの参照表現生成とセグメンテーションの多様さを含む,複数のベンチマークにおける最先端結果を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T13:45:46Z) - CODIS: Benchmarking Context-Dependent Visual Comprehension for
Multimodal Large Language Models [60.27894243926344]
我々は、自由形式のテキストで提供されるコンテキストを用いて視覚的理解を高めるモデルの有効性を評価するために、CODISと名付けられた新しいベンチマークを導入する。
以上の結果から,MLLMは必ずしも人体性能に劣っていることが示唆された。
このことは、MLLMが視覚を文脈依存的に理解する能力を高めることの必要性を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T08:21:12Z) - GroundingGPT:Language Enhanced Multi-modal Grounding Model [15.44099961048236]
言語拡張型マルチモーダルグラウンドモデルである GroundingGPT を提案する。
提案モデルでは,入力中の局所情報の詳細な理解を求めるタスクを抽出する。
ビデオ内の画像や瞬間における特定の領域の正確な識別と位置決定を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T17:41:57Z) - General Object Foundation Model for Images and Videos at Scale [99.2806103051613]
本稿では,画像やビデオ中の物体の位置と識別のためのオブジェクトレベルの基礎モデルであるGLEEを提案する。
GLEEは、オープンワールドシナリオにおける任意のオブジェクトの検出、セグメンテーション、トラッキング、グラウンド、識別を達成する。
画像エンコーダ,テキストエンコーダ,視覚プロンプトを用いて複数モーダル入力を処理し,様々なオブジェクト中心の下流タスクを同時に解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T17:26:00Z) - Position-Enhanced Visual Instruction Tuning for Multimodal Large
Language Models [50.07056960586183]
MLLM(Multimodal Large Language Models)の機能を拡張するために, PVIT( Position-enhanced Visual Instruction Tuning)を提案する。
この統合により、MLLMの画像のより詳細な理解が促進される。
本稿では,提案モデルの優位性を示す定量的実験と定性解析の両方について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T15:33:47Z) - Global and Local Semantic Completion Learning for Vision-Language
Pre-training [34.740507502215536]
クロスモーダルアライメントは、視覚言語事前学習モデルにおいて重要な役割を果たす。
グローバル・ローカル・セマンティック・コンプリート・ラーニング(GLSCL)タスクを提案し,グローバル・ローカル・アライメントとローカル・ローカル・アライメントを同時に行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-12T13:20:29Z) - Seeing What You Miss: Vision-Language Pre-training with Semantic
Completion Learning [22.464424641734652]
クロスモーダルアライメントは視覚言語事前学習モデルに不可欠である。
本研究では,グローバル・ローカル・アライメントを支援するセマンティック・コンプリート学習タスクを提案する。
また、フレキシブル・ビジョン・エンコーダを導入し、画像テキストとビデオテキストのマルチモーダルタスクを同時に実行できるようにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T06:39:16Z) - Learning Universal Representations from Word to Sentence [89.82415322763475]
この研究は普遍的な表現学習、すなわち一様ベクトル空間における言語単位の異なるレベルへの埋め込みを導入し、探求する。
本稿では, 単語, 句, 文の観点から, 類似したデータセットを構築するためのアプローチを提案する。
適切なトレーニング設定を組み込んだよく訓練されたトランスフォーマーモデルが、効果的に普遍的な表現が得られることを実証的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T03:53:18Z)
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。