論文の概要: Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08773v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 12:45:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 08:16:13.567354
• Title: Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning
• Title（参考訳）: Veagle: マルチモーダル表現学習の進歩
• Authors: Rajat Chawla, Arkajit Datta, Tushar Verma, Adarsh Jha, Anmol Gautam, Ayush Vatsal, Sukrit Chaterjee, Mukunda NS, Ishaan Bhola,
• Abstract要約: 本稿では,既存モデルのマルチモーダル能力を向上するための新しいアプローチを提案する。 提案したモデルであるVeagleは、以前の作品の成功と洞察にインスパイアされたユニークなメカニズムを取り入れています。 以上の結果から,Veagleは既存のモデルよりも優れた性能を示し,性能は5-6%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lately, researchers in artificial intelligence have been really interested in how language and vision come together, giving rise to the development of multimodal models that aim to seamlessly integrate textual and visual information. Multimodal models, an extension of Large Language Models (LLMs), have exhibited remarkable capabilities in addressing a diverse array of tasks, ranging from image captioning and visual question answering (VQA) to visual grounding. While these models have showcased significant advancements, challenges persist in accurately interpreting images and answering the question, a common occurrence in real-world scenarios. This paper introduces a novel approach to enhance the multimodal capabilities of existing models. In response to the limitations observed in current Vision Language Models (VLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs), our proposed model Veagle, incorporates a unique mechanism inspired by the successes and insights of previous works. Veagle leverages a dynamic mechanism to project encoded visual information directly into the language model. This dynamic approach allows for a more nuanced understanding of intricate details present in visual contexts. To validate the effectiveness of Veagle, we conduct comprehensive experiments on benchmark datasets, emphasizing tasks such as visual question answering and image understanding. Our results indicate a improvement of 5-6 \% in performance, with Veagle outperforming existing models by a notable margin. The outcomes underscore the model's versatility and applicability beyond traditional benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の研究者たちは言語と視覚の融合に興味を持ち、テキストと視覚情報をシームレスに統合することを目的としたマルチモーダルモデルの開発に繋がった。 大規模言語モデル(LLM)の拡張であるマルチモーダルモデルは、画像キャプションや視覚的質問応答(VQA)から視覚的グラウンドニングまで、様々なタスクに対処する際、顕著な能力を発揮している。 これらのモデルは大きな進歩を見せているが、現実のシナリオでよくある問題である、画像の正確な解釈と質問に答えることに課題が続いている。 本稿では,既存モデルのマルチモーダル能力を向上するための新しいアプローチを提案する。 現在のビジョン言語モデル(VLM)とマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の限界に対応するため、提案したモデルであるVeagleは、過去の作品の成功と洞察に触発されたユニークなメカニズムを取り入れている。 Veagleは動的メカニズムを活用して、エンコードされた視覚情報を言語モデルに直接投影する。 この動的なアプローチは、視覚的コンテキストに存在する複雑な詳細をより微妙に理解することを可能にする。 Veagleの有効性を検証するために、私たちは、視覚的質問応答や画像理解といったタスクを強調し、ベンチマークデータセットの包括的な実験を行う。 以上の結果から,Veagleは既存のモデルよりも優れた性能を示し,性能が5～6 %向上したことが示唆された。 結果は、従来のベンチマークを超えて、モデルの汎用性と適用性を強調します。

関連論文リスト

• Towards Multi-Task Multi-Modal Models: A Video Generative Perspective [5.495245220300184]
  この論文は、さまざまな条件下でビデオやその他のモダリティを生成するマルチタスクモデルを構築するために、我々の努力を年代記している。 我々は、視覚的観察と解釈可能な語彙の双方向マッピングのための新しいアプローチを公表する。 私たちのスケーラブルなビジュアルトークン表現は、生成、圧縮、理解タスクで有益であることが証明されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T23:56:45Z)
• LVLM-Interpret: An Interpretability Tool for Large Vision-Language Models [50.259006481656094]
  本稿では,大規模視覚言語モデルの内部メカニズムの理解を目的とした対話型アプリケーションを提案する。 このインタフェースは, 画像パッチの解釈可能性を高めるために設計されており, 応答の生成に有効である。 本稿では,一般的な大規模マルチモーダルモデルであるLLaVAにおける障害機構の理解に,アプリケーションがどのように役立つかのケーススタディを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T23:57:34Z)
• Chain-of-Spot: Interactive Reasoning Improves Large Vision-Language Models [81.71651422951074]
  CoS(Chain-of-Spot)法は,注目領域に着目して特徴抽出を強化する手法である。 この技術により、LVLMは元の画像解像度を変更することなく、より詳細な視覚情報にアクセスすることができる。 実験の結果,LVLMの視覚的内容の理解と推論能力は著しく改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:59:52Z)
• Multi-modal Auto-regressive Modeling via Visual Words [96.25078866446053]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T14:58:52Z)
• CODIS: Benchmarking Context-Dependent Visual Comprehension for Multimodal Large Language Models [58.95889895912716]
  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)
• The Revolution of Multimodal Large Language Models: A Survey [46.84953515670248]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚とテキストのモダリティをシームレスに統合することができる。 本稿では,近年の視覚的MLLMのレビュー,アーキテクチャ選択,マルチモーダルアライメント戦略,トレーニング手法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T19:01:01Z)
• Scaling Vision-Language Models with Sparse Mixture of Experts [128.0882767889029]
  提案手法は, 等価計算コストの高密度モデルに対して, 様々なベンチマークにおいて, 最先端性能を実現することができることを示す。 我々の研究は、MoEモデルのトレーニングの安定化、モデル解釈可能性に対するMoEの影響の理解、ビジョン言語モデルをスケールする際の計算性能間のトレードオフのバランスに関する貴重な洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-13T16:00:31Z)
• PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model [101.29116156731762]
  本研究では,実世界の連続型センサを言語モデルに組み込むための具体的言語モデルを提案する。 我々は、複数の具体的タスクのために、事前訓練された大規模言語モデルとともに、これらのエンコーディングをエンドツーエンドにトレーニングする。 562Bパラメータを持つ大モデル PaLM-E-562B は、OK-VQA 上での最先端性能を持つ視覚言語ジェネラリストである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T18:58:06Z)

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。