Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Alignment in Multimodal LLMs: A Comprehensive Study

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。

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