論文の概要: Eagle: Exploring The Design Space for Multimodal LLMs with Mixture of Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15998v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 17:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 14:59:16.322823
• Title: Eagle: Exploring The Design Space for Multimodal LLMs with Mixture of Encoders
• Title（参考訳）: Eagle: エンコーダの混合によるマルチモーダルLLMの設計空間の探索
• Authors: Min Shi, Fuxiao Liu, Shihao Wang, Shijia Liao, Subhashree Radhakrishnan, De-An Huang, Hongxu Yin, Karan Sapra, Yaser Yacoob, Humphrey Shi, Bryan Catanzaro, Andrew Tao, Jan Kautz, Zhiding Yu, Guilin Liu,
• Abstract要約: 本研究では,視覚エンコーダと解像度の混合を用いたマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の設計空間について検討する。 我々の発見は、様々な既存の戦略に共通するいくつかの基本原則を明らかにし、合理化されているが効果的な設計アプローチへと繋がる。 その結果生まれたMLLMのファミリーであるEagleは、MLLMベンチマークで他の主要なオープンソースモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.38717274524681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to accurately interpret complex visual information is a crucial topic of multimodal large language models (MLLMs). Recent work indicates that enhanced visual perception significantly reduces hallucinations and improves performance on resolution-sensitive tasks, such as optical character recognition and document analysis. A number of recent MLLMs achieve this goal using a mixture of vision encoders. Despite their success, there is a lack of systematic comparisons and detailed ablation studies addressing critical aspects, such as expert selection and the integration of multiple vision experts. This study provides an extensive exploration of the design space for MLLMs using a mixture of vision encoders and resolutions. Our findings reveal several underlying principles common to various existing strategies, leading to a streamlined yet effective design approach. We discover that simply concatenating visual tokens from a set of complementary vision encoders is as effective as more complex mixing architectures or strategies. We additionally introduce Pre-Alignment to bridge the gap between vision-focused encoders and language tokens, enhancing model coherence. The resulting family of MLLMs, Eagle, surpasses other leading open-source models on major MLLM benchmarks. Models and code: https://github.com/NVlabs/Eagle
• Abstract（参考訳）: 複雑な視覚情報を正確に解釈する能力は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)の重要なトピックである。 近年の研究では、視覚知覚の強化は幻覚を著しく減らし、光学的文字認識や文書解析などの分解能に敏感なタスクの性能を向上させることが示されている。 近年のMLLMは、視覚エンコーダの混合を用いてこの目標を達成する。 彼らの成功にもかかわらず、体系的な比較の欠如と、専門家の選択や複数の視覚専門家の統合といった重要な側面に対処する詳細なアブレーション研究がある。 本研究は,視覚エンコーダと解像度の混合を用いたMLLMの設計空間を広範囲に探索する。 我々の発見は、様々な既存の戦略に共通するいくつかの基本原則を明らかにし、合理化されているが効果的な設計アプローチへと繋がる。 視覚トークンを補完的な視覚エンコーダの集合から簡単に結合することは、より複雑な混合アーキテクチャや戦略と同じくらい効果的であることがわかった。 さらに、視覚中心のエンコーダと言語トークンのギャップを埋め、モデルコヒーレンスを高めるために、Pre-Alignmentを導入する。 その結果生まれたMLLMのファミリーであるEagleは、MLLMベンチマークで他の主要なオープンソースモデルを上回っている。 モデルとコード:https://github.com/NVlabs/Eagle

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