論文の概要: What matters when building vision-language models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02246v1
• Date: Fri, 3 May 2024 17:00:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-06 12:06:51.163201
• Title: What matters when building vision-language models?
• Title（参考訳）: ビジョン言語モデルを構築する上で、何が重要なのか?
• Authors: Hugo Laurençon, Léo Tronchon, Matthieu Cord, Victor Sanh,
• Abstract要約: 我々は、80億のパラメータを持つ効率的な基礎的視覚言語モデルであるIdefics2を開発した。 Idefics2は、様々なマルチモーダルベンチマークで、そのサイズカテゴリ内で最先端のパフォーマンスを達成する。 トレーニング用に作成されたデータセットとともに、モデル(ベース、指示、チャット)をリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.8539131958858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing interest in vision-language models (VLMs) has been driven by improvements in large language models and vision transformers. Despite the abundance of literature on this subject, we observe that critical decisions regarding the design of VLMs are often not justified. We argue that these unsupported decisions impede progress in the field by making it difficult to identify which choices improve model performance. To address this issue, we conduct extensive experiments around pre-trained models, architecture choice, data, and training methods. Our consolidation of findings includes the development of Idefics2, an efficient foundational VLM of 8 billion parameters. Idefics2 achieves state-of-the-art performance within its size category across various multimodal benchmarks, and is often on par with models four times its size. We release the model (base, instructed, and chat) along with the datasets created for its training.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)への関心の高まりは、大きな言語モデルと視覚変換器の改善によって引き起こされている。 この主題に関する文献が豊富にあるにもかかわらず、VLMの設計に関する批判的な決定は、しばしば正当化されない。 これらの決定は、どの選択がモデルの性能を向上させるかを特定するのが難しく、この分野の進歩を妨げると我々は主張する。 この問題に対処するため、事前訓練されたモデル、アーキテクチャの選択、データ、トレーニング方法に関する広範な実験を行います。 我々は,80億個のパラメータからなる効率的な基礎的VLMであるIdefics2を開発した。 Idefics2は様々なマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現しており、しばしば4倍の大きさのモデルと同等である。 トレーニング用に作成されたデータセットとともに、モデル(ベース、指示、チャット)をリリースします。

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