論文の概要: Parameter-Efficient Quantized Mixture-of-Experts Meets Vision-Language Instruction Tuning for Semiconductor Electron Micrograph Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15305v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 18:12:06.862423
• Title: Parameter-Efficient Quantized Mixture-of-Experts Meets Vision-Language Instruction Tuning for Semiconductor Electron Micrograph Analysis
• Title（参考訳）: 半導体電子顕微鏡解析のためのビジョンランゲージインストラクションチューニングとパラメータ効率のよい量子混合器
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Chidaksh Ravuru, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 半導体製造に適した小型ビジョン言語アシスタントであるsLAVAを紹介する。 データ不足の課題に対処し、高品質のエキスパートアノテートされたデータを取得する。
• 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: Semiconductors, crucial to modern electronics, are generally under-researched in foundational models. It highlights the need for research to enhance the semiconductor device technology portfolio and aid in high-end device fabrication. In this paper, we introduce sLAVA, a small-scale vision-language assistant tailored for semiconductor manufacturing, with a focus on electron microscopy image analysis. It addresses challenges of data scarcity and acquiring high-quality, expert-annotated data. We employ a teacher-student paradigm, using a foundational vision language model like GPT-4 as a teacher to create instruction-following multimodal data for customizing the student model, sLAVA, for electron microscopic image analysis tasks on consumer hardware with limited budgets. Our approach allows enterprises to further fine-tune the proposed framework with their proprietary data securely within their own infrastructure, protecting intellectual property. Rigorous experiments validate that our framework surpasses traditional methods, handles data shifts, and enables high-throughput screening.
• Abstract（参考訳）: 現代のエレクトロニクスにとって重要な半導体は、一般的に基礎的なモデルでは研究されていない。 半導体デバイス技術のポートフォリオを強化し、ハイエンドデバイス製造を支援する研究の必要性を強調している。 本稿では,半導体製造に適した小型ビジョン言語アシスタントであるsLAVAを紹介し,電子顕微鏡画像解析に焦点をあてる。 データ不足の課題に対処し、高品質のエキスパートアノテートされたデータを取得する。 GPT-4のような基本的な視覚言語モデルを教師として用い、学生モデルであるsLAVAをカスタマイズするためのマルチモーダルデータを作成する。 当社のアプローチでは,提案するフレームワークをさらに微調整し,自社のインフラストラクチャ内で独自のデータをセキュアに保持し,知的財産を保護する。 厳密な実験は、我々のフレームワークが従来の手法を超越し、データシフトを処理し、高スループットのスクリーニングを可能にすることを実証する。

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