論文の概要: Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16860v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 17:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:36:22.108158
• Title: Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: Cambrian-1:マルチモーダルLLMの完全なオープン・ビジョン中心探索
• Authors: Shengbang Tong, Ellis Brown, Penghao Wu, Sanghyun Woo, Manoj Middepogu, Sai Charitha Akula, Jihan Yang, Shusheng Yang, Adithya Iyer, Xichen Pan, Austin Wang, Rob Fergus, Yann LeCun, Saining Xie,
• Abstract要約: 視覚中心のアプローチで設計したマルチモーダルLLM(MLLM)のファミリーであるCambrian-1を紹介する。 本研究は,様々な視覚表現を評価するためのインタフェースとして,LLMとビジュアルインストラクションチューニングを用いた。 モデルウェイト、コード、サポートツール、データセット、詳細なインストラクションチューニングと評価のレシピを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.391404083287235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Cambrian-1, a family of multimodal LLMs (MLLMs) designed with a vision-centric approach. While stronger language models can enhance multimodal capabilities, the design choices for vision components are often insufficiently explored and disconnected from visual representation learning research. This gap hinders accurate sensory grounding in real-world scenarios. Our study uses LLMs and visual instruction tuning as an interface to evaluate various visual representations, offering new insights into different models and architectures -- self-supervised, strongly supervised, or combinations thereof -- based on experiments with over 20 vision encoders. We critically examine existing MLLM benchmarks, addressing the difficulties involved in consolidating and interpreting results from various tasks, and introduce a new vision-centric benchmark, CV-Bench. To further improve visual grounding, we propose the Spatial Vision Aggregator (SVA), a dynamic and spatially-aware connector that integrates high-resolution vision features with LLMs while reducing the number of tokens. Additionally, we discuss the curation of high-quality visual instruction-tuning data from publicly available sources, emphasizing the importance of data source balancing and distribution ratio. Collectively, Cambrian-1 not only achieves state-of-the-art performance but also serves as a comprehensive, open cookbook for instruction-tuned MLLMs. We provide model weights, code, supporting tools, datasets, and detailed instruction-tuning and evaluation recipes. We hope our release will inspire and accelerate advancements in multimodal systems and visual representation learning.
• Abstract（参考訳）: 視覚中心のアプローチで設計したマルチモーダルLLM(MLLM)のファミリーであるCambrian-1を紹介する。 より強力な言語モデルはマルチモーダル能力を高めることができるが、視覚コンポーネントの設計選択はしばしば不十分に探索され、視覚表現学習研究から切り離されている。 このギャップは、現実世界のシナリオにおける正確なセンサーの接地を妨げる。 本研究は,20以上の視覚エンコーダを用いた実験に基づいて,LLMとビジュアルインストラクションチューニングを用いて様々な視覚表現の評価を行い,異なるモデルやアーキテクチャ(自己監督型,強く監督型,あるいは組み合わせ型)に対する新たな洞察を提供する。 既存のMLLMベンチマークを批判的に検討し、様々なタスクの結果の統合と解釈の難しさに対処し、新しいビジョン中心のベンチマークCV-Benchを導入する。 本研究では,高分解能な視覚特徴をLCMと統合した動的かつ空間的に認識可能なコネクタである空間的視覚アグリゲータ (SVA) を提案する。 さらに,公開資料からの高品質な視覚指導調整データのキュレーションについて検討し,データソースのバランスと分配率の重要性を強調した。 総括的に、Cambrian-1は最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、命令調整されたMLLMのための包括的でオープンなクックブックとしても機能する。 モデルウェイト、コード、サポートツール、データセット、詳細なインストラクションチューニングと評価のレシピを提供しています。 私たちは、マルチモーダルシステムと視覚表現学習の進歩を刺激し、加速することを願っています。

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