論文の概要: UDKAG: Augmenting Large Vision-Language Models with Up-to-Date Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14554v1
• Date: Thu, 23 May 2024 13:32:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 14:55:28.228245
• Title: UDKAG: Augmenting Large Vision-Language Models with Up-to-Date Knowledge
• Title（参考訳）: UDKAG: 最新知識による大規模ビジョンランゲージモデルの拡張
• Authors: Chuanhao Li, Zhen Li, Chenchen Jing, Shuo Liu, Wenqi Shao, Yuwei Wu, Ping Luo, Yu Qiao, Kaipeng Zhang,
• Abstract要約: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、LLaVAシリーズのような最新の知識を知らない。 有望な解決策は、推論中のインターネット検索、すなわちインターネット拡張世代(IAG)を通じてLVLMに最新の知識を提供することである。 UDKAGと呼ばれる最新の知識に関する視覚的質問応答(VQA)を扱うために,既存のLVLMを増補するプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.772051051558215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large vision-language models (LVLMs) are ignorant of the up-to-date knowledge, such as LLaVA series, because they cannot be updated frequently due to the large amount of resources required, and therefore fail in many cases. For example, if a LVLM was released on January 2024, and it wouldn't know the detailed plot of the new movie Dune 2, which wasn't released until February 2024. To solve the problem, a promising solution is to provide LVLMs with up-to-date knowledge via internet search during inference, i.e., internet-augmented generation (IAG), which is already integrated in some closed-source commercial LVLMs such as GPT-4V. However, the specific mechanics underpinning them remain a mystery. In this paper, we propose a plug-and-play framework, for augmenting existing LVLMs in handling visual question answering (VQA) about up-to-date knowledge, dubbed UDKAG. A hierarchical filtering model is trained to effectively and efficiently find the most helpful content from the websites returned by a search engine to prompt LVLMs with up-to-date knowledge. To train the model and evaluate our framework's performance, we propose a pipeline to automatically generate news-related VQA samples to construct a dataset, dubbed UDK-VQA. A multi-model voting mechanism is introduced to label the usefulness of website/content for VQA samples to construct the training set. Experimental results demonstrate the effectiveness of our framework, outperforming GPT-4V by about 25% in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模な視覚言語モデル(LVLM)は、LLaVAシリーズのような最新の知識を知らない。 例えば、2024年1月にLVLMが公開された場合、2024年2月まで公開されなかった新しい映画『デューン2』の詳細なプロットがわからないだろう。 この問題を解決するため、将来的な解決策として、GPT-4Vのようないくつかのクローズドソース商用LVLMにすでに組み込まれているインターネット拡張世代(IAG)の推論中に、インターネットサーチによる最新の知識をLVLMに提供することが挙げられる。 しかし、それらを支える特定の力学は謎のままである。 本稿では、UDKAGと呼ばれる最新の知識に関する視覚的質問応答(VQA)を扱うために、既存のLVLMを増補するプラグイン・アンド・プレイフレームワークを提案する。 階層的フィルタリングモデルは、検索エンジンが返却したWebサイトから最も有用なコンテンツを効果的かつ効率的に見つけるように訓練され、LVLMを最新の知識で促す。 モデルをトレーニングし,我々のフレームワークの性能を評価するために,UDK-VQAと呼ばれるデータセットを構築するために,ニュース関連VQAサンプルを自動的に生成するパイプラインを提案する。 トレーニングセットを構築するために、VQAサンプルのWebサイト/コンテンツの有用性をラベル付けするために、マルチモデル投票機構を導入する。 実験の結果,GPT-4Vの精度が約25%向上した。

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