論文の概要: SEA: Supervised Embedding Alignment for Token-Level Visual-Textual Integration in MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11813v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 17:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 15:58:35.752054
• Title: SEA: Supervised Embedding Alignment for Token-Level Visual-Textual Integration in MLLMs
• Title（参考訳）: SEA:MLLMにおけるToken-Levelビジュアルテキスト統合のための改善された埋め込みアライメント
• Authors: Yuanyang Yin, Yaqi Zhao, Yajie Zhang, Ke Lin, Jiahao Wang, Xin Tao, Pengfei Wan, Di Zhang, Baoqun Yin, Wentao Zhang,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年,知覚能力や推論能力が著しく向上している。 イメージレベルの監督を施したトレーニングアダプタは、しばしば重大なミスアライメントをもたらす。 本稿では,視覚言語による事前学習モデルを活用したトークンレベルのアライメント手法であるSupervised Embedding Alignment (SEA)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.74693126923826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have recently demonstrated remarkable perceptual and reasoning abilities, typically comprising a Vision Encoder, an Adapter, and a Large Language Model (LLM). The adapter serves as the critical bridge between the visual and language components. However, training adapters with image-level supervision often results in significant misalignment, undermining the LLMs' capabilities and limiting the potential of Multimodal LLMs. To address this, we introduce Supervised Embedding Alignment (SEA), a token-level alignment method that leverages vision-language pre-trained models, such as CLIP, to align visual tokens with the LLM's embedding space through contrastive learning. This approach ensures a more coherent integration of visual and language representations, enhancing the performance and interpretability of multimodal LLMs while preserving their inherent capabilities. Extensive experiments show that SEA effectively improves MLLMs, particularly for smaller models, without adding extra data or inference computation. SEA also lays the groundwork for developing more general and adaptable solutions to enhance multimodal systems.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、視覚エンコーダ(Vision Encoder)、アダプタ(Adapter)、大型言語モデル(Large Language Model、LLM)を含む、目覚しい知覚能力と推論能力を示す。 アダプタは、ビジュアルコンポーネントと言語コンポーネントの間の重要なブリッジとして機能する。 しかし、イメージレベルの監督を施したトレーニングアダプタは、LLMの能力を損なうとともに、マルチモーダル LLM の可能性を制限し、重大なミスアライメントをもたらすことが多い。 この問題を解決するために,CLIPなどの視覚言語事前学習モデルを利用したトークンレベルのアライメント手法であるSupervised Embedding Alignment (SEA)を導入し,視覚トークンをLLMの埋め込み空間にコントラスト学習を通じて整列させる。 このアプローチにより、視覚的および言語表現のより一貫性のある統合が保証され、その固有の能力を保ちながら、マルチモーダルLLMの性能と解釈性を高めることができる。 大規模な実験により、SEAはMLLMを、特に小さなモデルでは、追加のデータや推論計算を加えることなく効果的に改善することが示された。 SEAはマルチモーダルシステムを強化するために、より汎用的で適応可能なソリューションを開発するための基盤も築いている。

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