論文の概要: Chameleon: Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09818v1
• Date: Thu, 16 May 2024 05:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 15:20:51.611918
• Title: Chameleon: Mixed-Modal Early-Fusion Foundation Models
• Title（参考訳）: Chameleon: 混合モードのアーリーフュージョンモデル
• Authors: Chameleon Team,
• Abstract要約: 任意の任意の順序で画像やテキストを理解・生成できる早期融合トークンベースの混合モードモデル群を提示する。 モデルは、視覚的質問応答、画像キャプション、テキスト生成、画像生成、長期混合モーダル生成など、包括的なタスクに基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Chameleon, a family of early-fusion token-based mixed-modal models capable of understanding and generating images and text in any arbitrary sequence. We outline a stable training approach from inception, an alignment recipe, and an architectural parameterization tailored for the early-fusion, token-based, mixed-modal setting. The models are evaluated on a comprehensive range of tasks, including visual question answering, image captioning, text generation, image generation, and long-form mixed modal generation. Chameleon demonstrates broad and general capabilities, including state-of-the-art performance in image captioning tasks, outperforms Llama-2 in text-only tasks while being competitive with models such as Mixtral 8x7B and Gemini-Pro, and performs non-trivial image generation, all in a single model. It also matches or exceeds the performance of much larger models, including Gemini Pro and GPT-4V, according to human judgments on a new long-form mixed-modal generation evaluation, where either the prompt or outputs contain mixed sequences of both images and text. Chameleon marks a significant step forward in a unified modeling of full multimodal documents.
• Abstract（参考訳）: 任意の順序で画像やテキストを理解・生成できる早期融合トークンベースの混合モードモデルであるChameleonを提案する。 アーリーフュージョン、トークンベース、混合モーダル設定に適した、インセプション、アライメントレシピ、アーキテクチャパラメータ化から安定したトレーニングアプローチを概説する。 モデルは、視覚的質問応答、画像キャプション、テキスト生成、画像生成、長期混合モーダル生成など、包括的なタスクに基づいて評価される。 Chameleonは、画像キャプションタスクにおける最先端のパフォーマンス、テキストのみのタスクでのLlama-2のパフォーマンス、Mixtral 8x7BやGemini-Proといったモデルとの競合、そして、すべて単一のモデルで非自明な画像生成など、幅広い、一般的な機能を示している。 Gemini Pro や GPT-4V など、はるかに大きなモデルのパフォーマンスを、新たな長文の混合モーダル生成評価による人為的な判断で一致させたり超えたりもします。 Chameleonは、完全なマルチモーダルドキュメントの統一モデリングにおいて、重要な一歩を踏み出した。

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