論文の概要: Instruction Tuning-free Visual Token Complement for Multimodal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05019v1
• Date: Fri, 9 Aug 2024 12:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 15:56:59.516418
• Title: Instruction Tuning-free Visual Token Complement for Multimodal LLMs
• Title（参考訳）: マルチモーダルLLMのための命令調整不要な視覚トケ補完
• Authors: Dongsheng Wang, Jiequan Cui, Miaoge Li, Wang Lin, Bo Chen, Hanwang Zhang,
• Abstract要約: マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、視覚と言語の間のエレガントな橋渡しを約束している。 本稿では,MLLM が欠落した視覚機能を取り戻すのに役立つ Visual Token Complement フレームワーク (VTC) を提案する。 我々のVTCは、テキスト不関連特徴を特定するためのガイドとしてテキスト・ツー・イメージ生成を統合し、視覚的セレクタを開発し、補完的な視覚的トークンを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.138806401996696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the open community of large language models (LLMs) matures, multimodal LLMs (MLLMs) have promised an elegant bridge between vision and language. However, current research is inherently constrained by challenges such as the need for high-quality instruction pairs and the loss of visual information in image-to-text training objectives. To this end, we propose a Visual Token Complement framework (VTC) that helps MLLMs regain the missing visual features and thus improve response accuracy. Specifically, our VTC integrates text-to-image generation as a guide to identifying the text-irrelevant features, and a visual selector is then developed to generate complementary visual tokens to enrich the original visual input. Moreover, an iterative strategy is further designed to extract more visual information by iteratively using the visual selector without any additional training. Notably, the training pipeline requires no additional image-text pairs, resulting in a desired instruction tuning-free property. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate the superiority and efficiency of our VTC.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) のオープンコミュニティが成熟するにつれて、マルチモーダル LLM (MLLM) は視覚と言語の間のエレガントな橋渡しを約束している。 しかし、現在の研究は、高品質な命令ペアの必要性や、画像とテキストの学習目標における視覚情報の喪失といった課題によって、本質的に制限されている。 そこで本稿では,MLLM が欠落した視覚的特徴を回復し,応答精度を向上させるための Visual Token Complement フレームワーク (VTC) を提案する。 具体的には、VTCは、テキスト不関連特徴を特定するためのガイドとしてテキスト・ツー・イメージ生成を統合し、視覚的セレクタを開発し、補完的な視覚的トークンを生成し、元の視覚的入力を豊かにする。 さらに、視覚的セレクタを付加訓練なしで反復的に使用することにより、より視覚的な情報を抽出する反復戦略も設計されている。 特に、トレーニングパイプラインは追加のイメージテキストペアを必要としないため、望ましいチューニング不要なプロパティが提供される。 定性的かつ定量的な実験は、VTCの優位性と効率性を実証している。

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