論文の概要: SQ-LLaVA: Self-Questioning for Large Vision-Language Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11299v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 17:37:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:25:37.991790
• Title: SQ-LLaVA: Self-Questioning for Large Vision-Language Assistant
• Title（参考訳）: SQ-LLaVA:大規模視覚言語支援のためのセルフクエスト
• Authors: Guohao Sun, Can Qin, Jiamian Wang, Zeyuan Chen, Ran Xu, Zhiqiang Tao,
• Abstract要約: 本稿では,SQ-LLaVA: Self-Questioning for Large Vision-Language Assistantを提案する。 SQ-LLaVAは、視覚的手がかりと先行言語知識を分析しながら、柔軟で有意義な画像関連質問を生成する能力を示す。 高品質なインストラクションデータに対する微調整SQ-LLaVAは、従来の視覚的インストラクションチューニング手法と比較して性能改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.220285886328746
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in vision-language models have shown notable generalization in broad tasks through visual instruction tuning. However, bridging the gap between the pre-trained vision encoder and the large language models (LLMs) becomes the whole network's bottleneck. To improve cross-modality alignment, existing works usually consider more visual instruction data covering a broader range of vision tasks to fine-tune the model for question-answering, which, however, is costly to obtain and has not thoroughly explored the rich contextual information contained in images. This paper first attempts to harness the overlooked context within visual instruction data, training the model to self-supervised "learning" how to ask high-quality questions. In this way, we introduce a novel framework named SQ-LLaVA: Self-Questioning for Large Vision-Language Assistant. SQ-LLaVA exhibits proficiency in generating flexible and meaningful image-related questions while analyzing the visual clue and prior language knowledge, signifying an advanced level of generalized visual understanding. Moreover, fine-tuning SQ-LLaVA on higher-quality instruction data shows a performance improvement compared with traditional visual-instruction tuning methods. This improvement highlights the efficacy of self-questioning techniques in achieving a deeper and more nuanced comprehension of visual content across various contexts.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの進歩は、視覚的命令チューニングによる広範囲なタスクの顕著な一般化を示している。 しかし、事前訓練されたビジョンエンコーダと大規模言語モデル(LLM)のギャップを埋めることは、ネットワーク全体のボトルネックとなる。 クロスモーダルアライメントを改善するために、既存の研究は通常、より広い範囲の視覚タスクをカバーする視覚的インストラクションデータから質問応答モデルの微調整を行う。 本稿ではまず,視覚的インストラクションデータの中で見過ごされる状況を利用して,高品質な質問を自己指導する「学習」を訓練する。 本稿では,SQ-LLaVA: Self-Questioning for Large Vision-Language Assistantを提案する。 SQ-LLaVAは、視覚的手がかりと先行言語知識を分析しながら、柔軟で有意義な画像関連質問を生成する能力を示し、より高度な一般化された視覚的理解のレベルを示す。 さらに、高品質な命令データに対する微調整SQ-LLaVAは、従来の視覚的インストラクションチューニング手法と比較して性能が向上している。 この改善は、様々な文脈における視覚的内容のより深く、よりニュアンスな理解を達成するための、セルフクエスト技術の有効性を強調している。

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