論文の概要: Building and better understanding vision-language models: insights and future directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12637v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 17:47:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 16:59:27.299005
• Title: Building and better understanding vision-language models: insights and future directions
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルの構築と理解 : 洞察と今後の方向性
• Authors: Hugo Laurençon, Andrés Marafioti, Victor Sanh, Léo Tronchon,
• Abstract要約: 本稿では,現在最先端の視覚言語モデルへのアプローチについて概観する。 Idefics3-8Bは従来のIdefics2-8Bを大きく上回る強力なVLMです。 トレーニング用に作成されたデータセットとともに、モデルをリリースしています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.230565679484128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of vision-language models (VLMs), which take images and texts as inputs and output texts, is rapidly evolving and has yet to reach consensus on several key aspects of the development pipeline, including data, architecture, and training methods. This paper can be seen as a tutorial for building a VLM. We begin by providing a comprehensive overview of the current state-of-the-art approaches, highlighting the strengths and weaknesses of each, addressing the major challenges in the field, and suggesting promising research directions for underexplored areas. We then walk through the practical steps to build Idefics3-8B, a powerful VLM that significantly outperforms its predecessor Idefics2-8B, while being trained efficiently, exclusively on open datasets, and using a straightforward pipeline. These steps include the creation of Docmatix, a dataset for improving document understanding capabilities, which is 240 times larger than previously available datasets. We release the model along with the datasets created for its training.
• Abstract（参考訳）: 画像やテキストを入力および出力テキストとして取り込む視覚言語モデル(VLM)の分野は急速に発展しており、データ、アーキテクチャ、トレーニング方法など、開発パイプラインのいくつかの重要な側面について合意に達していない。 この論文は、VLMを構築するためのチュートリアルと見なすことができる。 まず、現在の最先端のアプローチの概要を概観し、それぞれの長所と短所を強調し、この分野における大きな課題に対処し、未探索領域に対して有望な研究方向を提案することから始めます。 Idefics3-8Bは、前任のIdefics2-8Bを大きく上回っている強力なVLMで、オープンデータセットのみで、簡単なパイプラインを使用して、効率的にトレーニングされている。 これらのステップには、ドキュメント理解機能を改善するデータセットであるDocmatixの作成が含まれている。 トレーニング用に作成されたデータセットとともに、モデルをリリースしています。

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