論文の概要: MMInstruct: A High-Quality Multi-Modal Instruction Tuning Dataset with Extensive Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15838v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 17:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 13:41:12.859610
• Title: MMInstruct: A High-Quality Multi-Modal Instruction Tuning Dataset with Extensive Diversity
• Title（参考訳）: MMInstruct: 広範囲な多様性を持つ高品質なマルチモーダルインストラクションチューニングデータセット
• Authors: Yangzhou Liu, Yue Cao, Zhangwei Gao, Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Hao Tian, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai,
• Abstract要約: 高品質で多様な視覚指導訓練データセットMMInstructを構築し、24ドメインの973K命令で構成されている。 提案する命令生成エンジンは,手作業のコストで半自動,低コスト,マルチドメインの命令生成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.02202386597138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the effectiveness of vision-language supervised fine-tuning in enhancing the performance of Vision Large Language Models (VLLMs). However, existing visual instruction tuning datasets include the following limitations: (1) Instruction annotation quality: despite existing VLLMs exhibiting strong performance, instructions generated by those advanced VLLMs may still suffer from inaccuracies, such as hallucinations. (2) Instructions and image diversity: the limited range of instruction types and the lack of diversity in image data may impact the model's ability to generate diversified and closer to real-world scenarios outputs. To address these challenges, we construct a high-quality, diverse visual instruction tuning dataset MMInstruct, which consists of 973K instructions from 24 domains. There are four instruction types: Judgement, Multiple-Choice, Long Visual Question Answering and Short Visual Question Answering. To construct MMInstruct, we propose an instruction generation data engine that leverages GPT-4V, GPT-3.5, and manual correction. Our instruction generation engine enables semi-automatic, low-cost, and multi-domain instruction generation at 1/6 the cost of manual construction. Through extensive experiment validation and ablation experiments, we demonstrate that MMInstruct could significantly improve the performance of VLLMs, e.g., the model fine-tuning on MMInstruct achieves new state-of-the-art performance on 10 out of 12 benchmarks. The code and data shall be available at https://github.com/yuecao0119/MMInstruct.
• Abstract（参考訳）: VLLM(Vision Large Language Models)の性能向上には,視覚言語指導による微調整の有効性があった。 1) 指示アノテーションの品質: 既存のVLLMは高い性能を示すが、これらの先進的なVLLMによって生成された命令は、幻覚などの不正確さに悩まされる可能性がある。 2)インストラクションと画像の多様性:限られた種類の命令と、画像データの多様性の欠如は、モデルが現実のシナリオ出力に近づいた多様で多様なシナリオを生成する能力に影響を及ぼす可能性がある。 これらの課題に対処するため、24ドメインの973K命令からなる高品質で多様な視覚的命令チューニングデータセットMMInstructを構築した。 命令タイプは4種類あり、判定、複数選択、ロングビジュアル質問回答、ショートビジュアル質問回答である。 MMInstructを構築するために, GPT-4V, GPT-3.5, 手動補正を利用する命令生成データエンジンを提案する。 命令生成エンジンは,手作業のコストの1/6で半自動,低コスト,マルチドメインの命令生成を可能にする。 大規模な実験検証とアブレーション実験により,MMInstruct は VLLM の性能を著しく向上させることができることを実証した。 コードとデータはhttps://github.com/yuecao0119/MMInstruct.comから入手できる。

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