論文の概要: Multi-Modal Instruction-Tuning Small-Scale Language-and-Vision Assistant for Semiconductor Electron Micrograph Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07463v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:01:16.842314
• Title: Multi-Modal Instruction-Tuning Small-Scale Language-and-Vision Assistant for Semiconductor Electron Micrograph Analysis
• Title（参考訳）: 半導体電子顕微鏡解析のためのマルチモーダルインストラクションチューニング小型言語・ビジョンアシスタント
• Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Geethan Sannidhi, Venkataramana Runkana,
• Abstract要約: 半導体製造における電子顕微鏡画像の解析と解釈のための新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは、訓練済みのマルチモーダルな大規模言語モデルを活用する、ユニークな教師/学生のアプローチを採用している。
• 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: We present a novel framework for analyzing and interpreting electron microscopy images in semiconductor manufacturing using vision-language instruction tuning. The framework employs a unique teacher-student approach, leveraging pre-trained multimodal large language models such as GPT-4 to generate instruction-following data for zero-shot visual question answering (VQA) and classification tasks, customizing smaller multimodal models (SMMs) for microscopy image analysis, resulting in an instruction-tuned language-and-vision assistant. Our framework merges knowledge engineering with machine learning to integrate domain-specific expertise from larger to smaller multimodal models within this specialized field, greatly reducing the need for extensive human labeling. Our study presents a secure, cost-effective, and customizable approach for analyzing microscopy images, addressing the challenges of adopting proprietary models in semiconductor manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半導体製造における電子顕微鏡画像の解析と解釈のための新しいフレームワークについて述べる。 このフレームワークは、GPT-4のような訓練済みのマルチモーダルな大規模言語モデルを利用して、ゼロショット視覚質問応答(VQA)と分類タスクのための命令追従データを生成し、顕微鏡画像解析のためにより小さなマルチモーダルモデル(SMM)をカスタマイズし、命令調整言語とビジョンアシスタントを提供する。 我々のフレームワークは知識工学と機械学習を融合し、この専門分野の大規模から小規模のマルチモーダルモデルからドメイン固有の専門知識を統合することで、広範囲な人的ラベリングの必要性を大幅に減らします。 本研究は,半導体製造におけるプロプライエタリなモデルを採用する上での課題に対処するため,顕微鏡画像解析のためのセキュアで費用対効果の高い,カスタマイズ可能なアプローチを提案する。

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