Fugu-MT 論文翻訳(概要): OmChat: A Recipe to Train Multimodal Language Models with Strong Long Context and Video Understanding

論文の概要: OmChat: A Recipe to Train Multimodal Language Models with Strong Long Context and Video Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04923v1
Date: Sat, 6 Jul 2024 02:16:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 21:57:27.497867
Title: OmChat: A Recipe to Train Multimodal Language Models with Strong Long Context and Video Understanding
Title（参考訳）: OmChat: 長いコンテキストとビデオ理解によるマルチモーダル言語モデルのトレーニング
Authors: Tiancheng Zhao, Qianqian Zhang, Kyusong Lee, Peng Liu, Lu Zhang, Chunxin Fang, Jiajia Liao, Kelei Jiang, Yibo Ma, Ruochen Xu,
Abstract要約: OmChatは、長いコンテキストとビデオ理解タスクをうまく扱うように設計されたモデルである。ダイナミックな視覚符号化プロセスを使用して、様々な解像度の画像を効果的に処理し、さまざまな画質の細部をキャプチャする。 OmChatは、最大512Kのコンテキスト長をサポートすることで、複数の画像やビデオを含むタスクにおいて、有望なパフォーマンスを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.17871202332497
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce OmChat, a model designed to excel in handling long contexts and video understanding tasks. OmChat's new architecture standardizes how different visual inputs are processed, making it more efficient and adaptable. It uses a dynamic vision encoding process to effectively handle images of various resolutions, capturing fine details across a range of image qualities. OmChat utilizes an active progressive multimodal pretraining strategy, which gradually increases the model's capacity for long contexts and enhances its overall abilities. By selecting high-quality data during training, OmChat learns from the most relevant and informative data points. With support for a context length of up to 512K, OmChat demonstrates promising performance in tasks involving multiple images and videos, outperforming most open-source models in these benchmarks. Additionally, OmChat proposes a prompting strategy for unifying complex multimodal inputs including single image text, multi-image text and videos, and achieving competitive performance on single-image benchmarks. To further evaluate the model's capabilities, we proposed a benchmark dataset named Temporal Visual Needle in a Haystack. This dataset assesses OmChat's ability to comprehend temporal visual details within long videos. Our analysis highlights several key factors contributing to OmChat's success: support for any-aspect high image resolution, the active progressive pretraining strategy, and high-quality supervised fine-tuning datasets. This report provides a detailed overview of OmChat's capabilities and the strategies that enhance its performance in visual understanding.
Abstract（参考訳）: OmChatは、長いコンテキストやビデオ理解タスクの処理に優れるように設計されたモデルである。 OmChatの新しいアーキテクチャは、どのように異なる視覚入力が処理されるかを標準化し、より効率的で適応可能である。ダイナミックな視覚符号化プロセスを使用して、様々な解像度の画像を効果的に処理し、さまざまな画質の細部をキャプチャする。 OmChatはアクティブなプログレッシブなマルチモーダル事前訓練戦略を利用し、長いコンテキストにおけるモデルの能力が徐々に向上し、全体的な能力が向上する。トレーニング中に高品質なデータを選択することで、OmChatは最も関連性の高い情報的データポイントから学習する。 OmChatは、最大512Kのコンテキスト長をサポートすることで、複数の画像やビデオを含むタスクにおける有望なパフォーマンスを示し、これらのベンチマークでほとんどのオープンソースモデルを上回っている。さらに、OmChatは、シングルイメージテキスト、マルチイメージテキストおよびビデオを含む複雑なマルチモーダルインプットを統一し、シングルイメージベンチマークで競合的なパフォーマンスを達成するためのプロンプト戦略を提案する。モデルの性能をさらに評価するため,HaystackでTemporal Visual Needleというベンチマークデータセットを提案した。このデータセットは、長いビデオ内で時間的視覚的詳細を理解するOmChatの能力を評価する。分析では、OmChatの成功に寄与するいくつかの重要な要因として、任意のアスペクト高解像度のサポート、アクティブなプログレッシブ事前トレーニング戦略、高品質な教師付き微調整データセットを挙げている。本報告では,OmChatの機能と視覚的理解における性能向上戦略について概説する。

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