論文の概要: Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-Art Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17146v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 17:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 02:33:29.578344
• Title: Molmo and PixMo: Open Weights and Open Data for State-of-the-Art Multimodal Models
• Title（参考訳）: MolmoとPixMo: 最先端マルチモーダルモデルのためのオープンウェイトとオープンデータ
• Authors: Matt Deitke, Christopher Clark, Sangho Lee, Rohun Tripathi, Yue Yang, Jae Sung Park, Mohammadreza Salehi, Niklas Muennighoff, Kyle Lo, Luca Soldaini, Jiasen Lu, Taira Anderson, Erin Bransom, Kiana Ehsani, Huong Ngo, YenSung Chen, Ajay Patel, Mark Yatskar, Chris Callison-Burch, Andrew Head, Rose Hendrix, Favyen Bastani, Eli VanderBilt, Nathan Lambert, Yvonne Chou, Arnavi Chheda, Jenna Sparks, Sam Skjonsberg, Michael Schmitz, Aaron Sarnat, Byron Bischoff, Pete Walsh, Chris Newell, Piper Wolters, Tanmay Gupta, Kuo-Hao Zeng, Jon Borchardt, Dirk Groeneveld, Jen Dumas, Crystal Nam, Sophie Lebrecht, Caitlin Wittlif, Carissa Schoenick, Oscar Michel, Ranjay Krishna, Luca Weihs, Noah A. Smith, Hannaneh Hajishirzi, Ross Girshick, Ali Farhadi, Aniruddha Kembhavi,
• Abstract要約: Molmoは、オープンネスのクラスで最先端のVLMの新たなファミリーである。 私たちの重要なイノベーションは、人間のアノテーションから収集された、新しくて詳細な画像キャプションデータセットです。 近い将来、モデルウェイト、キャプション、微調整データ、ソースコードをすべてリリースする予定です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 146.18107944503436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Today's most advanced multimodal models remain proprietary. The strongest open-weight models rely heavily on synthetic data from proprietary VLMs to achieve good performance, effectively distilling these closed models into open ones. As a result, the community is still missing foundational knowledge about how to build performant VLMs from scratch. We present Molmo, a new family of VLMs that are state-of-the-art in their class of openness. Our key innovation is a novel, highly detailed image caption dataset collected entirely from human annotators using speech-based descriptions. To enable a wide array of user interactions, we also introduce a diverse dataset mixture for fine-tuning that includes in-the-wild Q&A and innovative 2D pointing data. The success of our approach relies on careful choices for the model architecture details, a well-tuned training pipeline, and, most critically, the quality of our newly collected datasets, all of which will be released. The best-in-class 72B model within the Molmo family not only outperforms others in the class of open weight and data models but also compares favorably against proprietary systems like GPT-4o, Claude 3.5, and Gemini 1.5 on both academic benchmarks and human evaluation. We will be releasing all of our model weights, captioning and fine-tuning data, and source code in the near future. Select model weights, inference code, and demo are available at https://molmo.allenai.org.
• Abstract（参考訳）: 今日の最も先進的なマルチモーダルモデルはプロプライエタリのままである。 最強のオープンウェイトモデルは、プロプライエタリなVLMの合成データに大きく依存して優れた性能を達成し、これらの閉じたモデルを効果的にオープンなモデルに蒸留する。 結果として、コミュニティは、パフォーマンスの高いVLMをスクラッチから構築する方法に関する基礎知識を失っている。 オープンネスのクラスにおける最先端技術であるVLMの新しいファミリーであるMomoを紹介します。 私たちの重要なイノベーションは、音声ベースの記述を使用して、人間のアノテーションから収集された、新しい、非常に詳細な画像キャプションデータセットです。 多様なユーザインタラクションを実現するため,本研究では,既存Q&Aと革新的な2Dポインティングデータを含む,微調整のための多様なデータセットミックスも導入する。 このアプローチの成功は、モデルアーキテクチャの詳細、十分に調整されたトレーニングパイプライン、そして最も重要なのは、新たに収集したデータセットの品質、これらすべてのリリースに関する慎重な選択に依存しています。 モルモ族の最高の72Bモデルは、オープンウェイトとデータモデルのクラスで他よりも優れているだけでなく、学術的なベンチマークと人的評価の両方において、GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5といったプロプライエタリなシステムと好意的に比較している。 近い将来、モデルウェイト、キャプション、微調整データ、ソースコードをすべてリリースする予定です。 Select model weights, inference code, demoはhttps://molmo.allenai.orgで公開されている。

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