論文の概要: CoIN: A Benchmark of Continual Instruction tuNing for Multimodel Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08350v2
• Date: Wed, 23 Oct 2024 02:16:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:52:53.016505
• Title: CoIN: A Benchmark of Continual Instruction tuNing for Multimodel Large Language Model
• Title（参考訳）: CoIN: マルチモデル大規模言語モデルのための継続的指導指導のベンチマーク
• Authors: Cheng Chen, Junchen Zhu, Xu Luo, Hengtao Shen, Lianli Gao, Jingkuan Song,
• Abstract要約: 逐次的命令チューニングパラダイムにおける既存のMLLMを評価するためのベンチマークであるContinuous Instruction tuNing(CoIN)を提案する。 CoINの実験では、現在の強力なMLLMが依然として破滅的な忘れを被っていることが示されている。 従来の命令アライメントを維持するのに有効なMLLMにMoELoRAを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.23360004498893
• License:
• Abstract: Instruction tuning represents a prevalent strategy employed by Multimodal Large Language Models (MLLMs) to align with human instructions and adapt to new tasks. Nevertheless, MLLMs encounter the challenge of adapting to users' evolving knowledge and demands. Therefore, how to retain existing skills while acquiring new knowledge needs to be investigated. In this paper, we present a comprehensive benchmark, namely Continual Instruction tuNing (CoIN), to assess existing MLLMs in the sequential instruction tuning paradigm. CoIN comprises 10 commonly used datasets spanning 8 task categories, ensuring a diverse range of instructions and tasks. Besides, the trained model is evaluated from two aspects: Instruction Following and General Knowledge, which assess the alignment with human intention and knowledge preserved for reasoning, respectively. Experiments on CoIN demonstrate that current powerful MLLMs still suffer catastrophic forgetting, and the failure in intention alignment assumes the main responsibility, instead of the knowledge forgetting. To this end, we introduce MoELoRA to MLLMs which is effective to retain the previous instruction alignment. Experimental results consistently illustrate the forgetting decreased from this method on CoIN.
• Abstract（参考訳）: インストラクションチューニングは,MLLM(Multimodal Large Language Models)がヒトの指示に適応し,新しいタスクに適応するための一般的な戦略である。 それでもMLLMは、ユーザの進化する知識と要求に適応するという課題に直面している。 そのため,新たな知識を身につけながら,既存のスキルをいかに維持するかを検討する必要がある。 本稿では、逐次的命令チューニングパラダイムにおける既存のMLLMを評価するための総合的なベンチマーク、Continuous Instruction tuNing(CoIN)を提案する。 CoINは8つのタスクカテゴリにまたがる10の一般的なデータセットで構成され、多様な命令とタスクを保証する。 さらに、訓練されたモデルは2つの側面から評価される: 指示追従と一般知識は、それぞれ推論のために保存された人間の意図と知識との整合性を評価する。 CoINの実験では、現在の強力なMLLMが依然として破滅的な忘れを被り、意図的な調整の失敗が、知識を忘れるのではなく、主要な責任を負うことを示した。 この目的のために,従来の命令アライメントを維持するのに有効なMLLMにMoELoRAを導入する。 実験結果は、CoIN上のこの方法から減少する忘れを一貫して示している。

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