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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08773v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 06:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:45.451644
• 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
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• 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。

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