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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14974v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 08:41:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:37:04.845913
• 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, Zechen Bai, 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。 LOVA3は、"Learning tO Visual Question Answering, Asking and Assessment"と名付けられた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）: 61.51687164769517
• License:
• 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. Current Multimodal Large Language Models (MLLMs) primarily focus on question answering, often neglecting the full potential of questioning and assessment skills. Inspired by the human learning mechanism, 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 validation and testing samples. We posit that enhancing MLLMs with the capabilities to answer, ask, and assess questions will enhance their multimodal comprehension, ultimately improving overall performance. To validate this hypothesis, we train MLLMs using the LOVA3 framework and evaluate them on a range of multimodal datasets and benchmarks. Our results demonstrate consistent performance gains, underscoring the critical role of these additional tasks in fostering comprehensive intelligence in MLLMs. The code is available at https://github.com/showlab/LOVA3.
• 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。 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。 人間の学習メカニズムにインスパイアされたLOVA3は、MLLMにこれらの追加機能を持たせるために設計された、"Learning tO Visual Question Answering, Asking and Assessment"と名付けられた革新的なフレームワークである。 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5,000の検証とテストサンプルを含む。 我々は,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,最終的には全体のパフォーマンスが向上すると考えている。 この仮説を検証するため、LOVA3フレームワークを用いてMLLMをトレーニングし、様々なマルチモーダルデータセットとベンチマークで評価する。 本研究は,MLLMにおける包括的知能の育成において,これらのタスクが重要な役割を担っていることを示すものである。 コードはhttps://github.com/showlab/LOVA3.comで公開されている。

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