論文の概要: X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11399v3
• Date: Mon, 1 Apr 2024 06:57:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 08:08:50.862824
• Title: X-LLaVA: Optimizing Bilingual Large Vision-Language Alignment
• Title（参考訳）: X-LLaVA: バイリンガル大視野アライメントの最適化
• Authors: Dongjae Shin, Hyeonseok Lim, Inho Won, Changsu Choi, Minjun Kim, Seungwoo Song, Hangyeol Yoo, Sangmin Kim, Kyungtae Lim,
• Abstract要約: 91Kの英語-韓国-中国の多言語・マルチモーダルトレーニングデータセットを作成します。 韓国語と英語の両方で優れた性能を示すバイリンガル・マルチモーダル・モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.571088742209442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The impressive development of large language models (LLMs) is expanding into the realm of large multimodal models (LMMs), which incorporate multiple types of data beyond text. However, the nature of multimodal models leads to significant expenses in the creation of training data. Furthermore, constructing multilingual data for LMMs presents its own set of challenges due to language diversity and complexity. Therefore, in this study, we propose two cost-effective methods to solve this problem: (1) vocabulary expansion and pretraining of multilingual LLM for specific languages, and (2) automatic and elaborate construction of multimodal datasets using GPT4-V. Based on015 these methods, we constructed a 91K English-Korean-Chinese multilingual, multimodal training dataset. Additionally, we developed a bilingual multimodal model that exhibits excellent performance in both Korean and English, surpassing existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の印象的な開発は、テキスト以外の複数の種類のデータを含む大規模マルチモーダルモデル(LMM)の領域に拡大している。 しかし、マルチモーダルモデルの性質は、トレーニングデータの作成に多大な費用をもたらす。 さらに、LMMのための多言語データの構築は、言語多様性と複雑さのために、独自の課題セットを提示している。 そこで本研究では,(1)特定の言語に対する多言語 LLM の語彙展開と事前学習,(2) GPT4-V を用いたマルチモーダルデータセットの自動構築,という2つのコスト効率な手法を提案する。 これらの手法に基づいて,91Kの英語・韓国語・中国語多言語・マルチモーダル学習データセットを構築した。 さらに、韓国語と英語の両方で優れた性能を示すバイリンガル・マルチモーダルモデルを開発し、既存のアプローチを超越した。

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