論文の概要: Dallah: A Dialect-Aware Multimodal Large Language Model for Arabic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18129v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 15:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:29:21.046945
• Title: Dallah: A Dialect-Aware Multimodal Large Language Model for Arabic
• Title（参考訳）: Dallah: アラビア語の対話型マルチモーダル大言語モデル
• Authors: Fakhraddin Alwajih, Gagan Bhatia, Muhammad Abdul-Mageed,
• Abstract要約: 我々は、LLaMA-2に基づく先進言語モデルを用いて、多モーダルインタラクションを容易にする、効率の良いアラビア多モーダルアシスタント、Dallahを導入する。 Dallah氏はアラビア語のMLLMで最先端のパフォーマンスを示し、2つのベンチマークテストで優れています。 ダッラーは、方言を意識したアラビア語のMLLMのさらなる発展の道を開く可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.453861745003865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements have significantly enhanced the capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in generating and understanding image-to-text content. Despite these successes, progress is predominantly limited to English due to the scarcity of high quality multimodal resources in other languages. This limitation impedes the development of competitive models in languages such as Arabic. To alleviate this situation, we introduce an efficient Arabic multimodal assistant, dubbed Dallah, that utilizes an advanced language model based on LLaMA-2 to facilitate multimodal interactions. Dallah demonstrates state-of-the-art performance in Arabic MLLMs. Through fine-tuning six Arabic dialects, Dallah showcases its capability to handle complex dialectal interactions incorporating both textual and visual elements. The model excels in two benchmark tests: one evaluating its performance on Modern Standard Arabic (MSA) and another specifically designed to assess dialectal responses. Beyond its robust performance in multimodal interaction tasks, Dallah has the potential to pave the way for further development of dialect-aware Arabic MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像からテキストコンテンツの生成・理解において,MLLM(Multimodal Large Language Models)の能力が大幅に向上している。 これらの成功にもかかわらず、他の言語で高品質なマルチモーダルリソースが不足しているため、進歩は英語に限られている。 この制限はアラビア語などの言語における競争モデルの発展を妨げる。 この状況を緩和するために,LLaMA-2に基づく先進言語モデルを用いて多モーダルインタラクションを容易にする,効率の良いアラビア多モーダルアシスタントであるDallahを導入する。 Dallah氏はアラビア語のMLLMで最先端のパフォーマンスをデモしている。 ダッラーは6つのアラビア方言を微調整することで、テキスト要素と視覚要素の両方を取り入れた複雑な方言の相互作用を扱う能力を示した。 このモデルは2つのベンチマークテストで優れており、1つは現代標準アラビア語(MSA)の性能を評価するもので、もう1つは方言の反応を評価するために特別に設計されたものである。 マルチモーダルな相互作用タスクにおける堅牢なパフォーマンスに加えて、ダッラーは方言を意識したアラビア・MLLMのさらなる発展の道を開くことができる。

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