論文の概要: MaVEn: An Effective Multi-granularity Hybrid Visual Encoding Framework for Multimodal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12321v2
• Date: Mon, 26 Aug 2024 04:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 12:42:21.374522
• Title: MaVEn: An Effective Multi-granularity Hybrid Visual Encoding Framework for Multimodal Large Language Model
• Title（参考訳）: MaVEn: マルチモーダル大規模言語モデルのための効果的な多言語ハイブリッドビジュアルエンコーディングフレームワーク
• Authors: Chaoya Jiang, Jia Hongrui, Haiyang Xu, Wei Ye, Mengfan Dong, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Shikun Zhang,
• Abstract要約: MaVEnは、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)のマルチモーダル推論能力を高めるために設計された革新的なフレームワークである。 MaVEnは複雑なマルチイメージのシナリオにおけるMLLMの理解を著しく向上するとともに,単一イメージのコンテキストにおけるパフォーマンスも向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.931663904599205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents MaVEn, an innovative Multi-granularity Visual Encoding framework designed to enhance the capabilities of Multimodal Large Language Models (MLLMs) in multi-image reasoning. Current MLLMs primarily focus on single-image visual understanding, limiting their ability to interpret and integrate information across multiple images. MaVEn addresses this limitation by combining discrete visual symbol sequences, which abstract coarse-grained semantic concepts, with traditional continuous representation sequences that model fine-grained features. This dual approach bridges the semantic gap between visual and textual data, thereby improving the model's ability to process and interpret information from multiple images effectively. Additionally, we design a dynamic reduction mechanism by for long-sequence continuous features to enhance multi-image processing efficiency. Experimental results demonstrate that MaVEn significantly enhances MLLMs' understanding in complex multi-image scenarios, while also improving performance in single-image contexts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Multimodal Large Language Models (MLLM) のマルチモーダル推論における機能向上を目的とした,革新的なマルチグラニュラリティビジュアルエンコーディングフレームワークであるMaVEnを提案する。 現在のMLLMは、主にシングルイメージの視覚的理解に焦点を当てており、複数の画像にまたがる情報の解釈と統合を制限している。 MaVEnは、粗い意味概念を抽象化する離散的な視覚記号列と、細かな特徴をモデル化する伝統的な連続表現列を組み合わせることで、この制限に対処する。 この二重アプローチは、視覚的データとテキストデータのセマンティックギャップを橋渡しし、複数の画像からの情報を効果的に処理し解釈するモデルの能力を向上させる。 さらに,マルチイメージ処理効率を向上させるために,時系列連続特徴を用いた動的リダクション機構を設計する。 実験により,MaVEnは複雑なマルチイメージのシナリオにおけるMLLMの理解を著しく向上するとともに,単一イメージのコンテキストにおけるパフォーマンスも向上することが示された。

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