論文の概要: From Image to Video, what do we need in multimodal LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11865v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 02:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:20:47.851413
• Title: From Image to Video, what do we need in multimodal LLMs?
• Title（参考訳）: Image to Video からマルチモーダル LLM には何が必要か?
• Authors: Suyuan Huang, Haoxin Zhang, Yan Gao, Yao Hu, Zengchang Qin,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、マルチモーダル情報を理解する上で重要な機能を示す。 画像LLMからの映像LLMのための資源効率の高い開発パイプラインRED-VILLMを提案する。 我々のアプローチは、よりコスト効率が高くスケーラブルなマルチモーダルモデルの進歩の可能性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.85928004619801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated profound capabilities in understanding multimodal information, covering from Image LLMs to the more complex Video LLMs. Numerous studies have illustrated their exceptional cross-modal comprehension. Recently, integrating video foundation models with large language models to build a comprehensive video understanding system has been proposed to overcome the limitations of specific pre-defined vision tasks. However, the current advancements in Video LLMs tend to overlook the foundational contributions of Image LLMs, often opting for more complicated structures and a wide variety of multimodal data for pre-training. This approach significantly increases the costs associated with these methods.In response to these challenges, this work introduces an efficient method that strategically leverages the priors of Image LLMs, facilitating a resource-efficient transition from Image to Video LLMs. We propose RED-VILLM, a Resource-Efficient Development pipeline for Video LLMs from Image LLMs, which utilizes a temporal adaptation plug-and-play structure within the image fusion module of Image LLMs. This adaptation extends their understanding capabilities to include temporal information, enabling the development of Video LLMs that not only surpass baseline performances but also do so with minimal instructional data and training resources. Our approach highlights the potential for a more cost-effective and scalable advancement in multimodal models, effectively building upon the foundational work of Image LLMs.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、画像LLMからより複雑なビデオLLMまで、多モーダル情報を理解するための重要な機能を示している。 多くの研究が、その例外的なクロスモーダル理解を描いている。 近年,映像基盤モデルと大規模言語モデルを統合することで,映像理解システムの構築が,特定の視覚タスクの限界を克服するために提案されている。 しかしながら、現在のビデオLLMの進歩は、画像LLMの基礎的な貢献を見落とし、より複雑な構造と様々なマルチモーダルデータを事前学習のために選択する傾向にある。 このアプローチは,これらの手法に関連するコストを大幅に高めるとともに,画像LLMの先行を戦略的に活用する効率的な手法を導入し,画像LLMから映像LLMへのリソース効率の転換を容易にする。 我々は、画像LLMのイメージ融合モジュール内の時間適応プラグ・アンド・プレイ構造を利用する、画像LLMからの映像LLMのためのリソース効率の高い開発パイプラインRED-VILLMを提案する。 この適応は、時間的情報を含むように理解能力を拡張し、ベースラインのパフォーマンスを超越するだけでなく、最小限の教育データやトレーニングリソースで行うビデオLLMの開発を可能にする。 提案手法は,マルチモーダルモデルにおけるコスト効率の向上と拡張性向上の可能性を浮き彫りにし,画像LLMの基礎的成果を効果的に構築するものである。

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