論文の概要: xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08872v2
• Date: Wed, 28 Aug 2024 05:03:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 20:18:52.297531
• Title: xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models
• Title（参考訳）: xGen-MM (BLIP-3):オープン大型マルチモーダルモデルのファミリー
• Authors: Le Xue, Manli Shu, Anas Awadalla, Jun Wang, An Yan, Senthil Purushwalkam, Honglu Zhou, Viraj Prabhu, Yutong Dai, Michael S Ryoo, Shrikant Kendre, Jieyu Zhang, Can Qin, Shu Zhang, Chia-Chih Chen, Ning Yu, Juntao Tan, Tulika Manoj Awalgaonkar, Shelby Heinecke, Huan Wang, Yejin Choi, Ludwig Schmidt, Zeyuan Chen, Silvio Savarese, Juan Carlos Niebles, Caiming Xiong, Ran Xu,
• Abstract要約: 本稿では,LMM(Large Multimodal Models)を開発するためのフレームワークであるxGen-MMを紹介する。 このフレームワークは、慎重にキュレートされたデータセット、トレーニングレシピ、モデルアーキテクチャ、結果のLMMスイートで構成されている。 私たちのモデルは、シングルイメージとマルチイメージのベンチマークを含む、さまざまなタスクにわたって厳格な評価を受けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 157.44696790158784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This report introduces xGen-MM (also known as BLIP-3), a framework for developing Large Multimodal Models (LMMs). The framework comprises meticulously curated datasets, a training recipe, model architectures, and a resulting suite of LMMs. xGen-MM, short for xGen-MultiModal, expands the Salesforce xGen initiative on foundation AI models. Our models undergo rigorous evaluation across a range of tasks, including both single and multi-image benchmarks. Our pre-trained base model exhibits strong in-context learning capabilities and the instruction-tuned model demonstrates competitive performance among open-source LMMs with similar model sizes. In addition, we introduce a safety-tuned model with DPO, aiming to mitigate harmful behaviors such as hallucinations and improve safety. We open-source our models, curated large-scale datasets, and our fine-tuning codebase to facilitate further advancements in LMM research. Associated resources will be available on our project page above.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LMM(Large Multimodal Models)を開発するためのフレームワークであるxGen-MM(BLIP-3)を紹介する。 このフレームワークは、慎重にキュレートされたデータセット、トレーニングレシピ、モデルアーキテクチャ、結果のLMMスイートで構成されている。 xGen-MMはxGen-MultiModalの略で、基礎的なAIモデルに関するSalesforce xGenイニシアチブを拡張している。 私たちのモデルは、シングルイメージとマルチイメージのベンチマークを含む、さまざまなタスクにわたって厳格な評価を受けています。 事前学習されたベースモデルは、強い文脈内学習能力を示し、命令調整されたモデルは、類似のモデルサイズを持つオープンソースのLMM間の競合性能を示す。 さらに,幻覚などの有害な行動を緩和し,安全性を向上させることを目的としたDPOを用いた安全チューニングモデルを提案する。 我々は、LMM研究のさらなる進歩を促進するために、我々のモデルをオープンソース化し、大規模データセットをキュレートし、微調整のコードベースを作りました。 関連リソースは、上記のプロジェクトページで公開されます。

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