論文の概要: PaliGemma: A versatile 3B VLM for transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07726v1
- Date: Wed, 10 Jul 2024 14:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 16:12:31.356728
- Title: PaliGemma: A versatile 3B VLM for transfer
- Title（参考訳）: PaliGemma: 転送のための多用途3B VLM
- Authors: Lucas Beyer, Andreas Steiner, André Susano Pinto, Alexander Kolesnikov, Xiao Wang, Daniel Salz, Maxim Neumann, Ibrahim Alabdulmohsin, Michael Tschannen, Emanuele Bugliarello, Thomas Unterthiner, Daniel Keysers, Skanda Koppula, Fangyu Liu, Adam Grycner, Alexey Gritsenko, Neil Houlsby, Manoj Kumar, Keran Rong, Julian Eisenschlos, Rishabh Kabra, Matthias Bauer, Matko Bošnjak, Xi Chen, Matthias Minderer, Paul Voigtlaender, Ioana Bica, Ivana Balazevic, Joan Puigcerver, Pinelopi Papalampidi, Olivier Henaff, Xi Xiong, Radu Soricut, Jeremiah Harmsen, Xiaohua Zhai,
- Abstract要約: PaliGemmaはオープンビジョン言語モデル(VLM)であり、SigLIP-So400mビジョンエンコーダとGemma-2B言語モデルに基づいている。
我々は、標準的なVLMベンチマークを含む約40のタスクに対して、PaliGemmaを評価するとともに、リモートセンシングやセグメンテーションといった専門的なタスクも評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.41933621495446
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: PaliGemma is an open Vision-Language Model (VLM) that is based on the SigLIP-So400m vision encoder and the Gemma-2B language model. It is trained to be a versatile and broadly knowledgeable base model that is effective to transfer. It achieves strong performance on a wide variety of open-world tasks. We evaluate PaliGemma on almost 40 diverse tasks including standard VLM benchmarks, but also more specialized tasks such as remote-sensing and segmentation.
- Abstract（参考訳）: PaliGemmaはオープンビジョン言語モデル(VLM)であり、SigLIP-So400mビジョンエンコーダとGemma-2B言語モデルに基づいている。
移動に有効な多目的で広く理解可能なベースモデルであるように訓練されている。
さまざまなオープンワールドタスクにおいて、強力なパフォーマンスを実現している。
我々は、標準的なVLMベンチマークを含む約40のタスクに対して、PaliGemmaを評価するとともに、リモートセンシングやセグメンテーションといった専門的なタスクも評価する。
関連論文リスト
- Mini-InternVL: A Flexible-Transfer Pocket Multimodal Model with 5% Parameters and 90% Performance [78.48606021719206]
Mini-InternVL は 1B から 4B までのパラメータを持つ一連の MLLM であり、パラメータの 5% しか持たない性能の90% を達成している。
我々は,ダウンストリームタスクにおける特化モデルの転送と性能向上を可能にする,Mini-InternVLの統一適応フレームワークを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:58:20Z) - MoME: Mixture of Multimodal Experts for Generalist Multimodal Large Language Models [57.091523832149655]
本稿では,タスク干渉を緩和し,汎用MLLMを得るためのマルチモーダルエキスパート(MoME)の混合を提案する。
私たちのMoMEは、視覚専門家の混合(MoVE)と言語専門家の混合(MoLE)の2つの重要なコンポーネントで構成されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T16:31:38Z) - Dense Connector for MLLMs [89.50595155217108]
Dense Connector - 既存のMLLMを大幅に強化するプラグイン・アンド・プレイ型ヴィジュアル言語コネクタ。
この上に構築されたEfficient Dense Connectorは,視覚トークンの25%に過ぎず,LLaVA-v1.5に匹敵するパフォーマンスを実現する。
画像のみを訓練したわれわれのモデルは、ビデオ理解でも際立ったゼロショットの能力を誇示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:25:03Z) - MMT-Bench: A Comprehensive Multimodal Benchmark for Evaluating Large Vision-Language Models Towards Multitask AGI [71.53579367538725]
MMT-Benchは、大規模なマルチモーダルタスクにわたるLVLM(Large Vision-Language Models)を評価するために設計されたベンチマークである。
MMT-Benchは、様々なマルチモーダルシナリオから、巧妙にキュレートされたマルチチョイスの視覚的質問を31,325ドルで提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-24T17:37:05Z) - Mipha: A Comprehensive Overhaul of Multimodal Assistant with Small Language Models [25.724995114710165]
マルチモーダル小言語モデル(Multimodal Small Language Models, MLM)の設計側面について検討し, Mipha という名前の効率的なマルチモーダルアシスタントを提案する。
私たちのMipha-3Bは、最先端の大規模MLLM、特にLLaVA-1.5-13Bを複数のベンチマークで上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T12:43:27Z) - InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic
Visual-Linguistic Tasks [92.03764152132315]
我々は、視覚基盤モデルを60億のパラメータにスケールアップする大規模視覚言語基盤モデル(InternVL)を設計する。
このモデルは、32の汎用視覚言語ベンチマークにおいて、最先端のパフォーマンスを広く適用し、達成することができる。
強力な視覚能力を備え、ViT-22Bの代替となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-21T18:59:31Z)
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。