論文の概要: Mini-Monkey: Multi-Scale Adaptive Cropping for Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02034v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 04:01:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 17:59:25.711314
• Title: Mini-Monkey: Multi-Scale Adaptive Cropping for Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: Mini-Monkey: マルチモーダル大規模言語モデルのためのマルチスケール適応型クロップ
• Authors: Mingxin Huang, Yuliang Liu, Dingkang Liang, Lianwen Jin, Xiang Bai,
• Abstract要約: Mini-Monkeyは、マルチスケール適応作物戦略(MSAC)と呼ばれるプラグアンドプレイ方式を組み込んだ軽量MLLMである。 Mini-Monkeyは適応的にマルチスケールの表現を生成し、様々なスケールから非セグメンテーションオブジェクトを選択できる。 OCRBenchでは、Mini-Monkeyは802のスコアを獲得し、8Bパラメーターの最先端モデルであるInternVL2-8Bを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.09900996643516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, there has been significant interest in enhancing the capability of multimodal large language models (MLLMs) to process high-resolution images. Most existing methods focus on adopting a cropping strategy to improve the ability of multimodal large language models to understand image details. However, this cropping operation inevitably causes the segmentation of objects and connected areas, which impairs the MLLM's ability to recognize small or irregularly shaped objects or text. This issue is particularly evident in lightweight MLLMs. Addressing this issue, we propose Mini-Monkey, a lightweight MLLM that incorporates a plug-and-play method called multi-scale adaptive crop strategy (MSAC). Mini-Monkey adaptively generates multi-scale representations, allowing it to select non-segmented objects from various scales. To mitigate the computational overhead introduced by MSAC, we propose a Scale Compression Mechanism (SCM), which effectively compresses image tokens. Mini-Monkey achieves state-of-the-art performance among 2B-parameter MLLMs. It not only demonstrates leading performance on a variety of general multimodal understanding tasks but also shows consistent improvements in document understanding capabilities. On the OCRBench, Mini-Monkey achieves a score of 802, outperforming 8B-parameter state-of-the-art model InternVL2-8B. Besides, our model and training strategy are very efficient, which can be trained with only eight RTX 3090. The code is available at https://github.com/Yuliang-Liu/Monkey.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) の高解像度画像処理能力向上への関心が高まっている。 既存のほとんどの手法は、画像の詳細を理解するためのマルチモーダルな大規模言語モデルの能力を改善するために、収穫戦略を採用することに重点を置いている。 しかし、この収穫操作は必然的にオブジェクトと連結領域のセグメンテーションを引き起こし、MLLMが小さなまたは不規則な形やテキストを認識する能力を損なう。 この問題は軽量MLLMでは特に顕著である。 この問題に対処するため,マルチスケール適応作物戦略(MSAC)と呼ばれるプラグアンドプレイ方式を組み込んだ軽量MLLMであるMini-Monkeyを提案する。 Mini-Monkeyは適応的にマルチスケールの表現を生成し、様々なスケールから非セグメンテーションオブジェクトを選択できる。 画像トークンを効果的に圧縮するスケール圧縮機構(SCM)を提案する。 Mini-Monkeyは2BパラメータMLLM間の最先端性能を実現する。 これは、様々な汎用マルチモーダル理解タスクにおける主要なパフォーマンスを示すだけでなく、文書理解能力の一貫した改善を示す。 OCRBenchでは、Mini-Monkeyのスコアは802で、8Bパラメータの最先端モデルであるInternVL2-8Bを上回っている。 さらに、我々のモデルとトレーニング戦略は非常に効率的で、8つのRTX 3090でトレーニングできる。 コードはhttps://github.com/Yuliang-Liu/Monkeyで入手できる。

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