論文の概要: Understanding Alignment in Multimodal LLMs: A Comprehensive Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02477v1
- Date: Tue, 2 Jul 2024 17:55:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 14:17:26.457563
- Title: Understanding Alignment in Multimodal LLMs: A Comprehensive Study
- Title(参考訳): マルチモーダルLLMにおけるアライメントの理解 : 総合的研究
- Authors: Elmira Amirloo, Jean-Philippe Fauconnier, Christoph Roesmann, Christian Kerl, Rinu Boney, Yusu Qian, Zirui Wang, Afshin Dehghan, Yinfei Yang, Zhe Gan, Peter Grasch,
- Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)における嗜好アライメントのそれぞれの側面を解析する。
オフライン手法とオンライン手法を組み合わせることで,特定のシナリオにおけるモデルの性能が向上することを示す。
BDHS(Bias-Driven Hallucination Smpling)と呼ばれる,マルチモーダルな嗜好データ作成手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 46.33812471516309
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Preference alignment has become a crucial component in enhancing the performance of Large Language Models (LLMs), yet its impact in Multimodal Large Language Models (MLLMs) remains comparatively underexplored. Similar to language models, MLLMs for image understanding tasks encounter challenges like hallucination. In MLLMs, hallucination can occur not only by stating incorrect facts but also by producing responses that are inconsistent with the image content. A primary objective of alignment for MLLMs is to encourage these models to align responses more closely with image information. Recently, multiple works have introduced preference datasets for MLLMs and examined different alignment methods, including Direct Preference Optimization (DPO) and Proximal Policy Optimization (PPO). However, due to variations in datasets, base model types, and alignment methods, it remains unclear which specific elements contribute most significantly to the reported improvements in these works. In this paper, we independently analyze each aspect of preference alignment in MLLMs. We start by categorizing the alignment algorithms into two groups, offline (such as DPO), and online (such as online-DPO), and show that combining offline and online methods can improve the performance of the model in certain scenarios. We review a variety of published multimodal preference datasets and discuss how the details of their construction impact model performance. Based on these insights, we introduce a novel way of creating multimodal preference data called Bias-Driven Hallucination Sampling (BDHS) that needs neither additional annotation nor external models, and show that it can achieve competitive performance to previously published alignment work for multimodal models across a range of benchmarks.
- Abstract(参考訳): LLM(Large Language Models)の性能向上において、優先度アライメントは重要な要素となっているが、MLLM(Multimodal Large Language Models)に対する影響は比較的過小評価されている。
言語モデルと同様に、画像理解タスクのためのMLLMは幻覚のような課題に遭遇する。
MLLMでは、幻覚は誤った事実を述べるだけでなく、画像の内容と矛盾する反応を生成することによっても起こる。
MLLMのアライメントの主な目的は、これらのモデルが画像情報とより緊密に応答を調整することを奨励することである。
近年、MLLMの嗜好データセットを導入し、DPO(Direct Preference Optimization)やPPO(Proximal Policy Optimization)など、様々なアライメント手法を検討した。
しかし、データセット、ベースモデルタイプ、アライメントメソッドのバリエーションのため、これらの研究で報告された改善にどの特定の要素が最も大きく寄与するかは不明だ。
本稿では,MLLMにおける嗜好アライメントのそれぞれの側面を独立に解析する。
まず、アライメントアルゴリズムをオフライン(DPOなど)とオンライン(オンライン-DPOなど)の2つのグループに分類し、オフラインとオンラインのメソッドを組み合わせることで、特定のシナリオにおけるモデルのパフォーマンスが向上することを示す。
本稿では,様々なマルチモーダルな選好データセットについてレビューし,その詳細がモデルの性能に与える影響について論じる。
これらの知見に基づいて,BDHS (Bias-Driven Hallucination Smpling) と呼ばれる,付加的なアノテーションや外部モデルを必要としないマルチモーダル嗜好データを作成する新しい手法を導入する。
関連論文リスト
- The Synergy between Data and Multi-Modal Large Language Models: A Survey from Co-Development Perspective [53.48484062444108]
モデルとデータの開発は2つの別々のパスではなく、むしろ相互接続であることがわかった。
一方,MLLMの性能向上には,大規模かつ高品質なデータが寄与する一方,MLLMはデータの開発を促進することができる。
MLLMコミュニティにおけるデータモデル共同開発を促進するために,データモデル共同開発の観点からMLLMに関連する既存の研究を体系的にレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T15:08:11Z) - Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch [70.614652904151]
LLM(Merging Large Language Models)は、複数の専門家のLLMを1つの汎用モデルに結合するコスト効率のよい手法である。
現在のアプローチでは、マージ時の安全性の整合性の重要性を見落とし、非常に不整合のモデルに繋がることが多い。
我々は,既存の手法がドメインの専門知識を伝達するだけでなく,ミスアライメントを伝播することを示すために,いくつかの一般的なモデルマージ手法を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T17:59:58Z) - Multi-Reference Preference Optimization for Large Language Models [56.84730239046117]
複数の参照モデルを用いた直接選好最適化のための新しいクローズドフォームの定式化を提案する。
得られたアルゴリズムであるMulti-Reference Preference Optimization (MRPO)は、様々な参照モデルからより広範な事前知識を活用する。
MRPOを微調整したLLMは,データ不足や多量性に関わらず,様々な嗜好データにおいてより一般化されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T00:29:04Z) - SPO: Multi-Dimensional Preference Sequential Alignment With Implicit Reward Modeling [34.32744849352087]
本研究では,人間の好みに合わせて,大規模言語モデルを逐次微調整する手法を提案する。
理論的には閉形式最適SPOポリシーと損失関数を導出する。
異なる大きさのLLMと複数の評価データセットの実証結果から、SPOはLLMを人間の嗜好の多次元にわたって整列させることに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-21T12:47:17Z) - Supervised Fine-Tuning as Inverse Reinforcement Learning [8.044033685073003]
LLM(Large Language Models)の整合性に対する一般的なアプローチは、一般的に人間やAIのフィードバックに依存します。
本研究では,このようなデータセットの有効性に疑問を呈し,専門家による実演との整合性がより現実的であることを証明した様々なシナリオを探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-18T17:52:57Z) - Model Composition for Multimodal Large Language Models [73.70317850267149]
本稿では,既存のMLLMのモデル構成による新しいパラダイムを提案する。
我々の基本的な実装であるNaiveMCは、モダリティエンコーダを再利用し、LLMパラメータをマージすることで、このパラダイムの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-20T06:38:10Z) - Position-Enhanced Visual Instruction Tuning for Multimodal Large
Language Models [50.07056960586183]
MLLM(Multimodal Large Language Models)の機能を拡張するために, PVIT( Position-enhanced Visual Instruction Tuning)を提案する。
この統合により、MLLMの画像のより詳細な理解が促進される。
本稿では,提案モデルの優位性を示す定量的実験と定性解析の両方について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T15:33:47Z) - Abstractive Sentence Summarization with Guidance of Selective Multimodal
Reference [3.505062507621494]
モーダル間の相互関係を考慮したマルチモーダル階層選択変換器(mhsf)モデルを提案する。
提案したmhsfモデルの汎用性を,事前学習+微調整および新鮮トレーニング戦略を用いて評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T09:59:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。