論文の概要: LOVA3: Learning to Visual Question Answering, Asking and Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14974v1
• Date: Thu, 23 May 2024 18:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 19:27:22.007777
• Title: LOVA3: Learning to Visual Question Answering, Asking and Assessment
• Title（参考訳）: LOVA3: 視覚的な質問回答、質問、評価を学ぶ
• Authors: Henry Hengyuan Zhao, Pan Zhou, Difei Gao, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: 質問への回答、質問、評価は、世界を理解し、知識を得るのに不可欠な3つの人間の特性である。 現在のMLLM(Multimodal Large Language Models)は主に質問応答に焦点を当てており、質問や評価スキルの可能性を無視することが多い。 本研究では,「LOVA3」について紹介する。「学習tOビジュアル質問回答,質問及び評価」という,革新的なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.41469979867312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Question answering, asking, and assessment are three innate human traits crucial for understanding the world and acquiring knowledge. By enhancing these capabilities, humans can more effectively utilize data, leading to better comprehension and learning outcomes. However, current Multimodal Large Language Models (MLLMs) primarily focus on question answering, often neglecting the full potential of questioning and assessment skills. In this study, we introduce LOVA3, an innovative framework named ``Learning tO Visual Question Answering, Asking and Assessment,'' designed to equip MLLMs with these additional capabilities. Our approach involves the creation of two supplementary training tasks GenQA and EvalQA, aiming at fostering the skills of asking and assessing questions in the context of images. To develop the questioning ability, we compile a comprehensive set of multimodal foundational tasks. For assessment, we introduce a new benchmark called EvalQABench, comprising 64,000 training samples (split evenly between positive and negative samples) and 5,000 testing samples. We posit that enhancing MLLMs with the capabilities to answer, ask, and assess questions will improve their multimodal comprehension and lead to better performance. We validate our hypothesis by training an MLLM using the LOVA3 framework and testing it on 10 multimodal benchmarks. The results demonstrate consistent performance improvements, thereby confirming the efficacy of our approach.
• Abstract（参考訳）: 質問への回答、質問、評価は、世界を理解し、知識を得るのに不可欠な3つの人間の特性である。 これらの能力を強化することで、人間はデータをより効果的に活用し、より良い理解と学習結果をもたらす。 しかし、現在のMLLM(Multimodal Large Language Models)は、主に質問に対する回答に焦点を当てており、しばしば質問や評価スキルの可能性を無視している。 本研究では,MLLMにこれらの追加機能を持たせるために設計した,'Learning tO Visual Question Answering, Asking and Assessment' という,革新的なフレームワーク LOVA3 を紹介する。 我々のアプローチは、画像の文脈における質問と評価のスキルを育成することを目的として、GenQAとEvalQAの2つの補助訓練タスクを作成することである。 質問能力を向上させるために,我々は多モーダルな基礎課題の包括的集合をコンパイルする。 評価のために、EvalQABenchと呼ばれる新しいベンチマークを導入し、64,000のトレーニングサンプル(正と負のサンプルを均等に分けた)と5000のテストサンプルからなる。 MLLMの回答・質問・評価能力の向上によって,マルチモーダル理解が向上し,パフォーマンスの向上が期待できる。 LOVA3フレームワークを用いてMLLMをトレーニングし,それを10のマルチモーダルベンチマークでテストすることで,我々の仮説を検証する。 その結果,一貫した性能向上が示され,提案手法の有効性が確認された。

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