論文の概要: ISR-DPO: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective DPO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11280v2
• Date: Wed, 08 Jan 2025 03:18:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 16:10:19.320923
• Title: ISR-DPO: Aligning Large Multimodal Models for Videos by Iterative Self-Retrospective DPO
• Title（参考訳）: ISR-DPO:反復的自己反省的DPOによるビデオ用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: 我々は、優先モデルを強化するために、反復自己ふりかえり直接選好最適化(ISR-DPO)を提案する。 ISR-DPOは、情報的ビデオ領域に対する自己判断の焦点を強化する。 広範な経験的評価では、ISR-DPOは芸術の状態を著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.69910114305134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Iterative self-improvement, a concept extending beyond personal growth, has found powerful applications in machine learning, particularly in transforming weak models into strong ones. While recent advances in natural language processing have shown its efficacy through iterative preference optimization, applying this approach to Video Large Multi-modal Models (VLMMs) remains challenging due to modality misalignment. VLMMs struggle with this misalignment during iterative preference modeling, as the self-judge model often prioritizes linguistic knowledge over visual information. Additionally, iterative preference optimization can lead to visually hallucinated verbose responses due to length bias within the self-rewarding cycle. To address these issues, we propose Iterative Self-Retrospective Direct Preference Optimization (ISR-DPO), a method that uses self-retrospection to enhance preference modeling. This approach enhances the self-judge's focus on informative video regions, resulting in more visually grounded preferences. In extensive empirical evaluations across diverse video question answering benchmarks, the ISR-DPO significantly outperforms the state of the art. We are committed to open-sourcing our code, models, and datasets to encourage further investigation.
• Abstract（参考訳）: 反復的自己改善(Iterative self-improvement)は、個人的成長を超えて、機械学習、特に弱いモデルを強力なモデルに変換するための強力な応用を見出した。 近年の自然言語処理の進歩は、反復的選好最適化による有効性を示しているが、この手法をVLMM(Video Large Multi-modal Models)に適用することは、モダリティのミスアライメントのため、依然として困難である。 自己判断モデルは視覚情報よりも言語知識を優先することが多いため、VLMMは反復的嗜好モデリングにおいてこの不一致に苦慮する。 さらに、反復的選好最適化は、自己回帰サイクル内の長さバイアスによる視覚的に幻覚された冗長応答をもたらす可能性がある。 これらの課題に対処するために, 自己ふりかえりを用いて嗜好モデルを強化する手法であるIterative Self-Retrospective Direct Preference Optimization (ISR-DPO)を提案する。 このアプローチにより、情報的ビデオ領域への自己判断の焦点が強化され、より視覚的に根ざした嗜好が生まれる。 ISR-DPOは、様々なビデオ質問応答ベンチマークにおける広範な経験的評価において、最先端技術よりも著しく優れている。 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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