論文の概要: At First Sight: Zero-Shot Classification of Astronomical Images with Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17057v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 18:17:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 18:40:56.018361
• Title: At First Sight: Zero-Shot Classification of Astronomical Images with Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: 第一の視点:大規模なマルチモーダルモデルによる天体画像のゼロショット分類
• Authors: Dimitrios Tanoglidis, Bhuvnesh Jain,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Multimodal Models)は、天文学におけるゼロショット分類の可能性を提供する。 低表面輝度銀河と人工物のゼロショット分類のために, GPT-4o と LLaVA-NeXT の2つのモデルについて検討した。 自然言語により、これらのモデルがトレーニングや微調整を伴わずに、かなりの精度(典型的には80%以上)を達成したことが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language multimodal Models (VLMs) offer the possibility for zero-shot classification in astronomy: i.e. classification via natural language prompts, with no training. We investigate two models, GPT-4o and LLaVA-NeXT, for zero-shot classification of low-surface brightness galaxies and artifacts, as well as morphological classification of galaxies. We show that with natural language prompts these models achieved significant accuracy (above 80 percent typically) without additional training/fine tuning. We discuss areas that require improvement, especially for LLaVA-NeXT, which is an open source model. Our findings aim to motivate the astronomical community to consider VLMs as a powerful tool for both research and pedagogy, with the prospect that future custom-built or fine-tuned models could perform better.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language multimodal Models)は、天文学におけるゼロショット分類の可能性を提供する。 GPT-4oとLLaVA-NeXTの2つのモデルについて検討し、低表面輝度銀河と人工物のゼロショット分類と銀河の形態分類について検討した。 自然言語により、これらのモデルがトレーニングや微調整を伴わずに、かなりの精度(典型的には80%以上)を達成したことが示される。 本稿では,特にオープンソースモデルであるLLaVA-NeXTについて,改善を必要とする領域について論じる。 我々の研究は、VLMを研究と教育の両方の強力なツールとみなすために、天文学的なコミュニティを動機づけることを目的としている。

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