論文の概要: LLaVA Finds Free Lunch: Teaching Human Behavior Improves Content Understanding Abilities Of LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00942v2
• Date: Thu, 16 May 2024 21:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 18:02:35.089844
• Title: LLaVA Finds Free Lunch: Teaching Human Behavior Improves Content Understanding Abilities Of LLMs
• Title（参考訳）: LLaVAが無料ランチ発見:LLMのコンテンツ理解能力を改善する人間行動を教える
• Authors: Somesh Singh, Harini S I, Yaman K Singla, Veeky Baths, Rajiv Ratn Shah, Changyou Chen, Balaji Krishnamurthy,
• Abstract要約: 受信者の振る舞いに関するLLMのトレーニングは、コンテンツ理解能力の向上に役立つ。 この性能は、23のベンチマークデータセット上で、40以上のビデオおよび画像理解タスクで向上する。 我々は、複数のプラットフォームから収集された750kの画像やビデオのレシーバ動作のクリーン化コメントやお気に入りを、インストラクションチューニングデータとともにリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.574610730939646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Communication is defined as "Who says what to whom with what effect." A message from a communicator generates downstream receiver effects, also known as behavior. Receiver behavior, being a downstream effect of the message, carries rich signals about it. Even after carrying signals about the message, the behavior data is often ignored while training large language models. We show that training LLMs on receiver behavior can actually help improve their content-understanding abilities. Specifically, we show that training LLMs to predict the receiver behavior of likes and comments improves the LLM's performance on a wide variety of downstream content understanding tasks. We show this performance increase over 40 video and image understanding tasks over 23 benchmark datasets across both 0-shot and fine-tuning settings, outperforming many supervised baselines. Moreover, since receiver behavior, such as likes and comments, is collected by default on the internet and does not need any human annotations to be useful, the performance improvement we get after training on this data is essentially free-lunch. We release the receiver behavior cleaned comments and likes of 750k images and videos collected from multiple platforms along with our instruction-tuning data.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションは "Who says what to who with what effect" と定義される。 コミュニケータからのメッセージは、ダウンストリームレシーバエフェクト(振舞いとしても知られる)を生成する。 受信者の振る舞いは、メッセージの下流効果であり、それに関する豊富な信号を運ぶ。 メッセージに関する信号を伝達した後でも、大きな言語モデルをトレーニングしている間、振る舞いデータは無視されることが多い。 受信者の行動に対するLLMの訓練は,コンテンツ理解能力の向上に有効であることを示す。 具体的には,多種多様なダウンストリームコンテンツ理解タスクにおけるLLMの性能向上を図るために,LLMを学習し,好みやコメントの受信行動を予測できることを示す。 この性能は、0ショットと微調整の両方の設定で23のベンチマークデータセットに対して、40以上のビデオおよび画像理解タスクで向上し、多くの教師付きベースラインよりも優れています。 さらに、愛やコメントなどのレシーバの動作はデフォルトでインターネット上で収集されるため、人間のアノテーションが役に立たないため、このデータのトレーニング後に得られるパフォーマンス改善は基本的に無料です。 我々は、複数のプラットフォームから収集された750kの画像やビデオのレシーバ動作をクリーン化したコメントやお気に入りを、インストラクションチューニングデータとともにリリースする。

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