論文の概要: Foundational Model for Electron Micrograph Analysis: Instruction-Tuning Small-Scale Language-and-Vision Assistant for Enterprise Adoption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13248v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 17:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 14:11:01.022677
• Title: Foundational Model for Electron Micrograph Analysis: Instruction-Tuning Small-Scale Language-and-Vision Assistant for Enterprise Adoption
• Title（参考訳）: 電子マイクログラフ解析の基礎モデル:企業導入のための命令調整型小型言語・ビジョンアシスタント
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Chidaksh Ravuru, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 半導体電子顕微鏡画像(MAEMI)解析のための小型フレームワークについて紹介する。 我々は、顕微鏡画像解析において、大規模なマルチモーダルモデルを用いて、カスタマイズされた命令追従データセットを生成する。 知識蒸留により,より大規模なモデルからより小さなモデルへの知識伝達を行い,視覚的質問応答タスクにおいて,より小さなモデルの精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Semiconductor imaging and analysis are critical yet understudied in deep learning, limiting our ability for precise control and optimization in semiconductor manufacturing. We introduce a small-scale multimodal framework for analyzing semiconductor electron microscopy images (MAEMI) through vision-language instruction tuning. We generate a customized instruction-following dataset using large multimodal models on microscopic image analysis. We perform knowledge transfer from larger to smaller models through knowledge distillation, resulting in improved accuracy of smaller models on visual question answering (VQA) tasks. This approach eliminates the need for expensive, human expert-annotated datasets for microscopic image analysis tasks. Enterprises can further finetune MAEMI on their intellectual data, enhancing privacy and performance on low-cost consumer hardware. Our experiments show that MAEMI outperforms traditional methods, adapts to data distribution shifts, and supports high-throughput screening.
• Abstract（参考訳）: 半導体イメージングと分析は深層学習において重要であり、半導体製造における正確な制御と最適化の能力を制限する。 本稿では,半導体電子顕微鏡画像(MAEMI)を視覚言語による命令チューニングにより解析する,小型マルチモーダルフレームワークを提案する。 我々は、顕微鏡画像解析において、大規模なマルチモーダルモデルを用いて、カスタマイズされた命令追従データセットを生成する。 知識蒸留により,より大規模なモデルからより小さなモデルへの知識伝達を行い,視覚的質問応答(VQA)タスクにおいて,より小さなモデルの精度を向上させる。 このアプローチは、顕微鏡画像解析タスクのための高価な、人間の専門家による注釈付きデータセットを不要にする。 企業は、自社の知的データに基づいてMAEMIをさらに微調整し、低コストの消費者向けハードウェア上でのプライバシとパフォーマンスを向上させることができる。 実験の結果,MAEMIは従来の手法より優れ,データ分散シフトに適応し,高スループットスクリーニングをサポートすることがわかった。

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