論文の概要: CoTBal: Comprehensive Task Balancing for Multi-Task Visual Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04343v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 09:11:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:34:31.404044
• Title: CoTBal: Comprehensive Task Balancing for Multi-Task Visual Instruction Tuning
• Title（参考訳）: CoTBal: マルチタスクビジュアルインストラクションチューニングのための総合的なタスクバランシング
• Authors: Yanqi Dai, Dong Jing, Nanyi Fei, Zhiwu Lu
• Abstract要約: LMMのマルチタスク視覚的インストラクションチューニングのための新しい包括的タスクバランシングアルゴリズムを提案する。 我々のCoTBalはマルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングにおける全体的な性能に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.58878416527427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual instruction tuning is a key training stage of large multimodal models (LMMs). Nevertheless, the common practice of indiscriminately mixing instruction-following data from various tasks may result in suboptimal overall performance due to different instruction formats and knowledge domains across tasks. To mitigate this issue, we propose a novel Comprehensive Task Balancing (CoTBal) algorithm for multi-task visual instruction tuning of LMMs. To our knowledge, this is the first work that explores multi-task optimization in visual instruction tuning. Specifically, we consider two key dimensions for task balancing: (1) Inter-Task Contribution, the phenomenon where learning one task potentially enhances the performance in other tasks, attributable to the overlapping knowledge domains, and (2) Intra-Task Difficulty, which refers to the learning difficulty within a single task. By quantifying these two dimensions with performance-based metrics, task balancing is thus enabled by assigning more weights to tasks that offer substantial contributions to others, receive minimal contributions from others, and also have great intra-task difficulties. Experiments show that our CoTBal leads to superior overall performance in multi-task visual instruction tuning.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルインストラクションチューニングは、大型マルチモーダルモデル(LMM)の重要なトレーニングステージである。 それにもかかわらず、様々なタスクから命令追従データを無差別に混合する一般的なプラクティスは、タスク間で異なる命令形式と知識ドメインのために、全体的なパフォーマンスを最適化する可能性がある。 この問題を軽減するために,LMMのマルチタスク視覚的チューニングのための新しい総合的タスクバランシング(CoTBal)アルゴリズムを提案する。 私たちの知る限り、これはビジュアル命令チューニングにおけるマルチタスク最適化を探求する最初の仕事です。 具体的には,1つのタスクにおけるタスク間の貢献,1つのタスクの学習が他のタスクのパフォーマンスを潜在的に向上させる現象,2つのタスク内の学習難易度について考察する。 これにより、これらの2つの次元をパフォーマンスベースのメトリクスで定量化することにより、タスクバランスが実現される。 実験の結果,CoTBalはマルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングにおける全体的な性能に優れていた。

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