論文の概要: Reminding Multimodal Large Language Models of Object-aware Knowledge with Retrieved Tags

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10839v1
• Date: Sun, 16 Jun 2024 08:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 20:31:44.404045
• Title: Reminding Multimodal Large Language Models of Object-aware Knowledge with Retrieved Tags
• Title（参考訳）: 検索タグによるオブジェクト認識知識の多モーダル大言語モデルの再検討
• Authors: Daiqing Qi, Handong Zhao, Zijun Wei, Sheng Li,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚的命令に対して正確かつ詳細な応答を提供するために必要な場合、重要な問題に対処する。 これらの問題を緩和する効果を示すが、大量の新しいデータを収集するコストがかかる。 本稿では、リッチなオブジェクト認識情報を含む検索拡張タグトークンを用いて、マッピングを強化することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.368960723666458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite recent advances in the general visual instruction-following ability of Multimodal Large Language Models (MLLMs), they still struggle with critical problems when required to provide a precise and detailed response to a visual instruction: (1) failure to identify novel objects or entities, (2) mention of non-existent objects, and (3) neglect of object's attributed details. Intuitive solutions include improving the size and quality of data or using larger foundation models. They show effectiveness in mitigating these issues, but at an expensive cost of collecting a vast amount of new data and introducing a significantly larger model. Standing at the intersection of these approaches, we examine the three object-oriented problems from the perspective of the image-to-text mapping process by the multimodal connector. In this paper, we first identify the limitations of multimodal connectors stemming from insufficient training data. Driven by this, we propose to enhance the mapping with retrieval-augmented tag tokens, which contain rich object-aware information such as object names and attributes. With our Tag-grounded visual instruction tuning with retrieval Augmentation (TUNA), we outperform baselines that share the same language model and training data on 12 benchmarks. Furthermore, we show the zero-shot capability of TUNA when provided with specific datastores.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)の一般的な視覚的命令追従能力は近年進歩しているが、視覚的命令に対する正確かつ詳細な応答が要求される場合、重要な問題に苦慮している。 直感的なソリューションには、データのサイズと品質の改善や、より大きな基礎モデルの使用が含まれる。 これらの問題を緩和する効果を示すが、大量の新しいデータを収集し、はるかに大きなモデルを導入するコストがかかる。 これらの手法の交差に立脚し,マルチモーダルコネクタによる画像とテキストのマッピングプロセスの観点から3つのオブジェクト指向問題を考察する。 本稿では,まず,不十分なトレーニングデータから生じるマルチモーダルコネクタの限界を同定する。 そこで本研究では、オブジェクト名や属性などのリッチなオブジェクト認識情報を含む検索拡張タグトークンによるマッピングを強化することを提案する。 Tag-grounded visual instruction tune with search Augmentation (TUNA)では、同じ言語モデルと12ベンチマークのトレーニングデータを共有するベースラインよりも優れています。 さらに,特定のデータストアが提供される場合,TUNAのゼロショット機能を示す。

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