論文の概要: i-SRT: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective Judgment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11280v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 07:33:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-18 17:54:42.283484
• Title: i-SRT: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective Judgment
• Title（参考訳）: i-SRT:反復的自己反省的判断によるビデオの大規模マルチモーダルモデル調整
• Authors: Daechul Ahn, Yura Choi, San Kim, Youngjae Yu, Dongyeop Kang, Jonghyun Choi,
• Abstract要約: 反応生成と選好モデリングの両方を強化するために,自己ふりかえりを用いた新しい手法を提案する。 多様なビデオ質問応答ベンチマークによる経験的評価は,i-SRTが先行技術よりも優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.69910114305134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aligning Video Large Multimodal Models (VLMMs) face challenges such as modality misalignment and verbose responses. Although iterative approaches such as self-rewarding or iterative direct preference optimization (DPO) recently showed a significant improvement in language model alignment, particularly on reasoning tasks, self-aligned models applied to large video-language models often result in lengthy and irrelevant responses. To address these challenges, we propose a novel method that employs self-retrospection to enhance both response generation and preference modeling, and call iterative self-retrospective judgment (i-SRT). By revisiting and evaluating already generated content and preference in loop, i-SRT improves the alignment between textual and visual modalities, reduce verbosity, and enhances content relevance. Our empirical evaluations across diverse video question answering benchmarks demonstrate that i-SRT significantly outperforms prior arts. We are committed to opensourcing our code, models, and datasets to encourage further investigation.
• Abstract（参考訳）: ビデオ大規模マルチモーダルモデル(VLMM)のアライジングは、モダリティのミスアライメントや冗長応答といった課題に直面している。 自己回帰や反復的直接選好最適化(DPO)のような反復的アプローチは、最近、言語モデルのアライメント、特に推論タスクにおいて顕著な改善が見られたが、大規模なビデオ言語モデルに適用された自己整合モデルは、長大かつ無関係な応答をもたらすことが多い。 これらの課題に対処するため、反応生成と選好モデリングの両方を強化するために自己ふりかえりを用いた新しい手法を提案し、反復的自己ふりかえり判断(i-SRT)と呼ぶ。 i-SRTは、既に生成されたコンテンツとループの嗜好を再考し、評価することにより、テキストと視覚の調和を改善し、冗長性を低減し、コンテンツ関連性を高める。 多様なビデオ質問応答ベンチマークによる経験的評価は,i-SRTが先行技術よりも優れていたことを示す。 私たちは、さらなる調査を促進するために、コード、モデル、データセットをオープンソース化することを約束しています。

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