論文の概要: All in an Aggregated Image for In-Image Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17971v2
• Date: Tue, 2 Apr 2024 09:32:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:29:27.828150
• Title: All in an Aggregated Image for In-Image Learning
• Title（参考訳）: 画像内学習のための集約画像のすべて
• Authors: Lei Wang, Wanyu Xu, Zhiqiang Hu, Yihuai Lan, Shan Dong, Hao Wang, Roy Ka-Wei Lee, Ee-Peng Lim,
• Abstract要約: 本稿では,In-Image Learning (I$2$L) と呼ばれる新しいコンテキスト内学習(ICL)機構を提案する。 I$2$Lは、実演例、視覚的手がかり、思考の連鎖的推論を集約されたイメージに組み合わせている。 本研究では,MathVista 上で I$2$L と I$2$L-Hybrid の有効性を評価するための広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.605706711147405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a new in-context learning (ICL) mechanism called In-Image Learning (I$^2$L) that combines demonstration examples, visual cues, and chain-of-thought reasoning into an aggregated image to enhance the capabilities of Large Multimodal Models (e.g., GPT-4V) in multimodal reasoning tasks. Unlike previous approaches that rely on converting images to text or incorporating visual input into language models, I$^2$L consolidates all information into an aggregated image and leverages image processing, understanding, and reasoning abilities. This has several advantages: it reduces inaccurate textual descriptions of complex images, provides flexibility in positioning demonstration examples, and avoids multiple input images and lengthy prompts. We also introduce I$^2$L-Hybrid, a method that combines the strengths of I$^2$L with other ICL methods. Specifically, it uses an automatic strategy to select the most suitable method (I$^2$L or another certain ICL method) for a specific task instance. We conduct extensive experiments to assess the effectiveness of I$^2$L and I$^2$L-Hybrid on MathVista, which covers a variety of complex multimodal reasoning tasks. Additionally, we investigate the influence of image resolution, the number of demonstration examples in a single image, and the positions of these demonstrations in the aggregated image on the effectiveness of I$^2$L. Our code is publicly available at https://github.com/AGI-Edgerunners/IIL.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数モーダル推論タスクにおける大規模マルチモーダルモデル(GPT-4V)の能力を高めるために,実例,視覚的手がかり,チェーン・オブ・シント推論を集約画像に組み合わせた,画像内学習(I$^2$L)機構を提案する。 画像のテキスト変換や視覚入力を言語モデルに組み込む従来のアプローチとは異なり、I$^2$Lは全ての情報を集約された画像に集約し、画像処理、理解、推論能力を活用する。 これは、複雑な画像の不正確なテキスト記述を減らし、デモ例の位置決めの柔軟性を提供し、複数の入力画像と長いプロンプトを避けるという、いくつかの利点がある。 また、I$^2$L-Hybridは、I$^2$Lの強みを他のICL法と組み合わせた手法である。 具体的には、特定のタスクインスタンスに対して最も適切なメソッド(I$^2$Lなど)を選択するために、自動戦略を使用する。 我々は、様々な複雑なマルチモーダル推論タスクをカバーするMathVista上で、I$^2$LとI$^2$L-Hybridの有効性を評価するための広範な実験を行う。 さらに,画像の解像度,1枚の画像における実演回数,および集約画像におけるこれらの実演の位置がI$^2$Lの有効性に与える影響について検討した。 私たちのコードはhttps://github.com/AGI-Edgerunners/IILで公開されています。

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