論文の概要: Multi-modal Auto-regressive Modeling via Visual Words

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07720v2
• Date: Mon, 23 Sep 2024 08:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 04:10:35.306592
• Title: Multi-modal Auto-regressive Modeling via Visual Words
• Title（参考訳）: ビジュアルワードによるマルチモーダル自動回帰モデリング
• Authors: Tianshuo Peng, Zuchao Li, Lefei Zhang, Hai Zhao, Ping Wang, Bo Du,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的特徴を大規模多モードモデルの語彙上の確率分布にマッピングする視覚トークンの概念を提案する。 さらに、LMM内の意味空間における視覚的特徴の分布と、視覚情報を表現するためにテキスト埋め込みを使用することの可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.25078866446053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), benefiting from the auto-regressive modelling approach performed on massive unannotated texts corpora, demonstrates powerful perceptual and reasoning capabilities. However, as for extending auto-regressive modelling to multi-modal scenarios to build Large Multi-modal Models (LMMs), there lies a great difficulty that the image information is processed in the LMM as continuous visual embeddings, which cannot obtain discrete supervised labels for classification.In this paper, we successfully perform multi-modal auto-regressive modeling with a unified objective for the first time.Specifically, we propose the concept of visual tokens, which maps the visual features to probability distributions over LLM's vocabulary, providing supervision information for visual modelling.We further explore the distribution of visual features in the semantic space within LMM and the possibility of using text embeddings to represent visual information.Experimental results and ablation studies on 5 VQA tasks and 4 benchmark toolkits validate the powerful performance of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、巨大な未注釈テキストコーパスで実行される自動回帰モデリングアプローチの恩恵を受け、強力な知覚と推論能力を示す。 しかし、大規模マルチモーダルモデル(LMM)を構築するための自己回帰モデルの拡張には、画像情報がLMMに連続的な視覚的埋め込みとして処理されることに大きな困難があるため、分類のための離散的な教師付きラベルを得ることができない。本稿では、視覚的特徴をLLMの語彙上の確率分布にマッピングし、視覚的モデリングのための教師あり情報を提供する視覚的トークンの概念と、視覚的情報を表すテキスト埋め込みを使用することの可能性について検討する。

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