論文の概要: Meteor: Mamba-based Traversal of Rationale for Large Language and Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15574v2
• Date: Mon, 27 May 2024 15:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:39:33.934566
• Title: Meteor: Mamba-based Traversal of Rationale for Large Language and Vision Models
• Title（参考訳）: Meteor:Mambaをベースとした大規模言語と視覚モデルのためのRationaleのトラバース
• Authors: Byung-Kwan Lee, Chae Won Kim, Beomchan Park, Yong Man Ro,
• Abstract要約: We present a new efficient LLVM, Mamba based traversal of rationales (Meteor) 豊富な情報を含む長大な論理を埋め込むために,線形時間複雑性を伴う逐次データ処理が可能なMambaアーキテクチャを用いる。 その後、バックボーン・マルチモーダル言語モデル (MLM) を訓練し、合理性の助けを借りて回答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.182009352159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of large language and vision models (LLVMs) has been driven by advances in visual instruction tuning. Recently, open-source LLVMs have curated high-quality visual instruction tuning datasets and utilized additional vision encoders or multiple computer vision models in order to narrow the performance gap with powerful closed-source LLVMs. These advancements are attributed to multifaceted information required for diverse capabilities, including fundamental image understanding, real-world knowledge about common-sense and non-object concepts (e.g., charts, diagrams, symbols, signs, and math problems), and step-by-step procedures for solving complex questions. Drawing from the multifaceted information, we present a new efficient LLVM, Mamba-based traversal of rationales (Meteor), which leverages multifaceted rationale to enhance understanding and answering capabilities. To embed lengthy rationales containing abundant information, we employ the Mamba architecture, capable of processing sequential data with linear time complexity. We introduce a new concept of traversal of rationale that facilitates efficient embedding of rationale. Subsequently, the backbone multimodal language model (MLM) is trained to generate answers with the aid of rationale. Through these steps, Meteor achieves significant improvements in vision language performances across multiple evaluation benchmarks requiring diverse capabilities, without scaling up the model size or employing additional vision encoders and computer vision models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語と視覚モデル(LLVM)の急速な開発は、視覚的インストラクションチューニングの進歩によって進められている。 近年、オープンソースのLLVMは、高品質なビジュアルインストラクションチューニングデータセットをキュレートし、強力なクローズドソースLLVMのパフォーマンスギャップを狭めるために、追加のビジョンエンコーダや複数のコンピュータビジョンモデルを利用している。 これらの進歩は、基本的なイメージ理解、常識や非対象概念(例えば、チャート、図、記号、記号、記号、数学問題)に関する現実世界の知識、複雑な問題を解くためのステップバイステップの手順など、多様な機能に必要な多面的な情報に起因している。 本稿では,多面的情報から,多面的理性を利用して理解と回答能力を向上させる,新しい効率的なLLVM,Mamba-based traversal of rationales(Meteor)を提案する。 豊富な情報を含む長大な論理を埋め込むために,線形時間複雑性を伴う逐次データ処理が可能なMambaアーキテクチャを用いる。 我々は, 合理的の効率的な埋め込みを容易にする, 合理的のトラバースという新しい概念を導入する。 その後、バックボーン・マルチモーダル言語モデル (MLM) を訓練し、合理性の助けを借りて回答を生成する。 これらのステップを通じて、Meteorは、モデルサイズをスケールアップしたり、追加のビジョンエンコーダやコンピュータビジョンモデルを採用することなく、さまざまな機能を必要とする複数の評価ベンチマークで、視覚言語のパフォーマンスを大幅に改善した。

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