論文の概要: MANTIS: Interleaved Multi-Image Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01483v3
• Date: Fri, 15 Nov 2024 06:31:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:36:47.107451
• Title: MANTIS: Interleaved Multi-Image Instruction Tuning
• Title（参考訳）: MANTIS: インターリーブされたマルチイメージインストラクションチューニング
• Authors: Dongfu Jiang, Xuan He, Huaye Zeng, Cong Wei, Max Ku, Qian Liu, Wenhu Chen,
• Abstract要約: 我々は,学術レベルのリソースを用いた指導チューニングにより,強力なマルチイメージLMMを構築することを目指している。 Mantis-Instructには、Mantisモデルのファミリーをトレーニングするための721Kのマルチイメージインストラクションデータが含まれている。 Mantis-Idefics2は、すべてのマルチイメージベンチマークでSoTA結果を達成し、最強のマルチイメージベースラインであるIdefics2-8Bを平均13の絶対点で破ることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.91842692263417
• License:
• Abstract: Large multimodal models (LMMs) have shown great results in single-image vision language tasks. However, their abilities to solve multi-image visual language tasks is yet to be improved. The existing LMMs like OpenFlamingo, Emu2, and Idefics gain their multi-image ability through pre-training on hundreds of millions of noisy interleaved image-text data from the web, which is neither efficient nor effective. In this paper, we aim to build strong multi-image LMMs via instruction tuning with academic-level resources. Therefore, we meticulously construct Mantis-Instruct containing 721K multi-image instruction data to train a family of Mantis models. The instruction tuning empowers Mantis with different multi-image skills like co-reference, comparison, reasoning, and temporal understanding. We evaluate Mantis on 8 multi-image benchmarks and 6 single-image benchmarks. Mantis-Idefics2 can achieve SoTA results on all the multi-image benchmarks and beat the strongest multi-image baseline, Idefics2-8B by an average of 13 absolute points. Notably, Idefics2-8B was pre-trained on 140M interleaved multi-image data, which is 200x larger than Mantis-Instruct. We observe that Mantis performs equivalently well on the held-in and held-out benchmarks, which shows its generalization ability. We further evaluate Mantis on single-image benchmarks and demonstrate that Mantis also maintains a strong single-image performance on par with CogVLM and Emu2. Our results show that multi-image abilities are not necessarily gained through massive pre-training, instead, they can be gained by low-cost instruction tuning. The training and evaluation of Mantis has paved the road for future work to improve LMMs' multi-image abilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、単一イメージの視覚言語タスクにおいて大きな成果を上げている。 しかし、マルチイメージの視覚言語タスクを解く能力はまだ改善されていない。 OpenFlamingoやEmu2、Ideficsといった既存のLMMは、数億ものノイズの多いインターリーブ画像テキストデータをWebから事前トレーニングすることで、マルチイメージの能力を得る。 本稿では,学術レベルのリソースを用いた指導指導により,強力なマルチイメージLMMを構築することを目的とする。 そこで我々は,マンティスモデル群を訓練するために,721Kのマルチイメージ命令データを含むマンティス・インストラクトを慎重に構築する。 インストラクションチューニングは、コレファレンス、比較、推論、時間的理解といった異なるマルチイメージのスキルでマンティスに権限を与える。 Mantis on 8 multi-image benchmarks and 6 single-image benchmarks。 Mantis-Idefics2は、すべてのマルチイメージベンチマークでSoTA結果を達成し、最強のマルチイメージベースラインであるIdefics2-8Bを平均13の絶対点で破ることができる。 特に、Idefics2-8BはMantis-Instructの200倍の140Mインターリーブ多重画像データで事前訓練された。 We observed that Mantis are wellly well on the hold-in and hold-out benchmarks which showed its generalization ability。 さらに,マンティスをシングルイメージのベンチマークで評価し,マンティスがCogVLMやEmu2と同等の強いシングルイメージ性能を維持していることを示す。 この結果から,マルチイメージ能力は大規模な事前学習によって必ずしも得られず,低コストな指導チューニングによって得られることが示唆された。 マンティスの訓練と評価は、LMMのマルチイメージ能力を改善するための今後の取り組みの道を開いた。

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