論文の概要: MMIDR: Teaching Large Language Model to Interpret Multimodal Misinformation via Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14171v1
- Date: Thu, 21 Mar 2024 06:47:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-22 15:17:21.771339
- Title: MMIDR: Teaching Large Language Model to Interpret Multimodal Misinformation via Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: MMIDR:知識蒸留によるマルチモーダル誤情報解釈のための大規模言語モデル
- Authors: Longzheng Wang, Xiaohan Xu, Lei Zhang, Jiarui Lu, Yongxiu Xu, Hongbo Xu, Chuang Zhang,
- Abstract要約: MMIDRは,マルチモーダル誤報の意思決定プロセスにおいて,文章の質や質の良質な説明を提供するためのフレームワークである。
マルチモーダルな誤情報を適切な命令追従形式に変換するために,データ拡張の視点とパイプラインを示す。
さらに, オープンソースのLLMに多モード誤情報を説明するために, プロプライエタリなLLMを蒸留する効率的な知識蒸留手法を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.899153389308289
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automatic detection of multimodal misinformation has gained a widespread attention recently. However, the potential of powerful Large Language Models (LLMs) for multimodal misinformation detection remains underexplored. Besides, how to teach LLMs to interpret multimodal misinformation in cost-effective and accessible way is still an open question. To address that, we propose MMIDR, a framework designed to teach LLMs in providing fluent and high-quality textual explanations for their decision-making process of multimodal misinformation. To convert multimodal misinformation into an appropriate instruction-following format, we present a data augmentation perspective and pipeline. This pipeline consists of a visual information processing module and an evidence retrieval module. Subsequently, we prompt the proprietary LLMs with processed contents to extract rationales for interpreting the authenticity of multimodal misinformation. Furthermore, we design an efficient knowledge distillation approach to distill the capability of proprietary LLMs in explaining multimodal misinformation into open-source LLMs. To explore several research questions regarding the performance of LLMs in multimodal misinformation detection tasks, we construct an instruction-following multimodal misinformation dataset and conduct comprehensive experiments. The experimental findings reveal that our MMIDR exhibits sufficient detection performance and possesses the capacity to provide compelling rationales to support its assessments.
- Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル誤報の自動検出が注目されている。
しかし,マルチモーダルな誤情報検出のための強力な大規模言語モデル (LLM) の可能性はいまだ検討されていない。
また,マルチモーダルな誤報を低コストかつアクセシブルな方法で解釈する方法をLLMに教える方法は,まだ未解決の問題である。
そこで本研究では,マルチモーダル誤報の意思決定プロセスにおいて,LLMを学習し,質の高い文章説明を提供するためのフレームワークであるMMIDRを提案する。
マルチモーダルな誤情報を適切な命令追従形式に変換するために,データ拡張の視点とパイプラインを示す。
このパイプラインは、視覚情報処理モジュールとエビデンス検索モジュールからなる。
その後、プロプライエタリなLCMに処理内容を与え、マルチモーダル誤報の真偽を解釈する合理性を抽出する。
さらに, オープンソースのLLMに多モード誤情報を説明するために, プロプライエタリなLLMを蒸留する効率的な知識蒸留手法を設計する。
マルチモーダル誤情報検出タスクにおけるLCMの性能に関するいくつかの研究課題を探るため,命令追従型マルチモーダル誤情報データセットを構築し,総合的な実験を行った。
実験の結果,我々のMMIDRは十分な検出性能を示し,その評価を支援するための説得力のある合理性を提供する能力を有していることが明らかとなった。
関連論文リスト
- RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。
検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。
本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:45:19Z) - Fine-tuning Multimodal Large Language Models for Product Bundling [53.01642741096356]
Bundle-MLLMは,大規模言語モデル(LLM)をハイブリットアイテムトークン化アプローチにより微調整する新しいフレームワークである。
具体的には、テキスト、メディア、およびリレーショナルデータを統一トークン化に統合し、テキストトークンと非テキストトークンを区別するソフトな分離トークンを導入する。
1)バンドルパターンを学習し,2)製品バンドル固有のマルチモーダルセマンティック理解の強化を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T13:30:14Z) - Needle In A Multimodal Haystack [79.81804334634408]
本稿では,従来のMLLMの長大なマルチモーダル文書の理解能力を評価するために設計された,最初のベンチマークを示す。
我々のベンチマークには、マルチモーダル検索、カウント、推論の3種類の評価タスクが含まれている。
既存のモデルには、これらのタスク、特に視覚中心の評価において、改善の余地がまだ残っていることを観察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-11T13:09:16Z) - NoteLLM-2: Multimodal Large Representation Models for Recommendation [60.17448025069594]
マルチモーダルなアイテム・ツー・イテムレコメンデーションにおけるマルチモーダル表現を強化するための大規模言語モデルの可能性について検討する。
1つの実現可能な方法は、表現タスクのためにMLLM(Multimodal Large Language Models)を転送することである。
マルチモーダル表現に特化して設計された新しいトレーニングフレームワークNoteLLM-2を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-27T03:24:01Z) - LEMMA: Towards LVLM-Enhanced Multimodal Misinformation Detection with External Knowledge Augmentation [58.524237916836164]
外部知識を付加したLVLM強化マルチモーダル誤報検出システム LEMMAを提案する。
提案手法は,Twitter と Fakeddit のデータセットにおいて,上位ベースライン LVLM の精度を 7% と 13% に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T08:32:27Z) - Towards Vision Enhancing LLMs: Empowering Multimodal Knowledge Storage
and Sharing in LLMs [72.49064988035126]
マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)の強化を目的としたMKS2という手法を提案する。
具体的には、LLMの内部ブロックに組み込まれたコンポーネントであるModular Visual Memoryを導入し、オープンワールドの視覚情報を効率的に保存するように設計されている。
実験により,MKS2は物理的・常識的な知識を必要とする文脈において,LLMの推論能力を大幅に増強することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T12:29:20Z) - Can Large Language Models Understand Content and Propagation for
Misinformation Detection: An Empirical Study [26.023148371263012]
大きな言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と推論における強力な能力に対して大きな注目を集めている。
本研究では,誤情報検出タスクにおけるLCMの性能について,総合的研究を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T16:03:51Z) - How to Bridge the Gap between Modalities: A Comprehensive Survey on
Multimodal Large Language Model [12.890344377484759]
本稿では,MLLM(Multimodal Large Language Models)について概説する。
MLLMはGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)を統合し、テキストやビジョンなどのマルチモーダルデータを処理する。
適切なモダリティアライメント法を選択することは重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T09:51:24Z) - On the Performance of Multimodal Language Models [4.677125897916577]
本研究は、異なるマルチモーダル命令チューニングアプローチの比較分析を行う。
大規模言語モデルにマルチモーダル機能を組み込む際に,アーキテクチャ選択を導く上で重要な洞察を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T23:33:36Z) - MMICL: Empowering Vision-language Model with Multi-Modal In-Context Learning [42.68425777473114]
大規模言語モデル(LLM)によって強化された視覚言語モデル(VLM)は、急速に人気が高まっている。
マルチモーダル・インコンテキスト・ラーニング(MMICL)を用いた視覚言語モデルを導入し,VLMがマルチモーダル入力を効率的に処理できるようにする。
実験により,MMICLは多種多様な視覚言語タスクにおいて,最先端のゼロショット性能を実現することを確認した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T17:59:17Z)
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。