論文の概要: EMMA: Efficient Visual Alignment in Multi-Modal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02080v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 23:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:05:40.817230
• Title: EMMA: Efficient Visual Alignment in Multi-Modal LLMs
• Title（参考訳）: EMMA:マルチモードLCMにおける効率的な視覚アライメント
• Authors: Sara Ghazanfari, Alexandre Araujo, Prashanth Krishnamurthy, Siddharth Garg, Farshad Khorrami,
• Abstract要約: EMMAは、視覚的およびテキスト的エンコーディングを効率的に融合するために設計された軽量なクロスプラットフォームモジュールである。 EMMAは複数のタスクのパフォーマンスを最大9.3%向上させ、幻覚に対する堅牢性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.03417732498859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal Large Language Models (MLLMs) have recently exhibited impressive general-purpose capabilities by leveraging vision foundation models to encode the core concepts of images into representations. These are then combined with instructions and processed by the language model to generate high-quality responses. Despite significant progress in enhancing the language component, challenges persist in optimally fusing visual encodings within the language model for task-specific adaptability. Recent research has focused on improving this fusion through modality adaptation modules but at the cost of significantly increased model complexity and training data needs. In this paper, we propose EMMA (Efficient Multi-Modal Adaptation), a lightweight cross-modality module designed to efficiently fuse visual and textual encodings, generating instruction-aware visual representations for the language model. Our key contributions include: (1) an efficient early fusion mechanism that integrates vision and language representations with minimal added parameters (less than 0.2% increase in model size), (2) an in-depth interpretability analysis that sheds light on the internal mechanisms of the proposed method; (3) comprehensive experiments that demonstrate notable improvements on both specialized and general benchmarks for MLLMs. Empirical results show that EMMA boosts performance across multiple tasks by up to 9.3% while significantly improving robustness against hallucinations. Our code is available at https://github.com/SaraGhazanfari/EMMA
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multi-modal Large Language Models)は、視覚基盤モデルを利用して画像の中核となる概念を表現にエンコードすることで、目覚しい汎用性を示した。 これらは命令と組み合わせて、言語モデルによって処理され、高品質な応答を生成する。 言語コンポーネントの大幅な進歩にもかかわらず、タスク固有の適応性のために、言語モデル内で視覚的エンコーディングを最適に融合させることが課題である。 近年の研究では、モダリティ適応モジュールによる融合の改善に焦点が当てられているが、モデルの複雑さを大幅に増加させ、データニーズをトレーニングするコストが掛かっている。 本稿では,視覚的およびテキスト的エンコーディングを効率的に融合し,言語モデルのための命令対応視覚表現を生成する軽量な多モードモジュールEMMA(Efficient Multi-Modal Adaptation)を提案する。 本研究の主な貢献は,(1) 視覚と言語表現を最小限の追加パラメータ(モデルサイズが0.2%増加しない)と統合する効率的な早期融合機構,(2) 提案手法の内部メカニズムに光を当てる詳細な解釈可能性分析,(3) MLLMの特殊ベンチマークと一般ベンチマークの両方において顕著な改善を示す総合的な実験である。 実験の結果、EMMAは幻覚に対する堅牢性を著しく改善しつつ、複数のタスクにわたるパフォーマンスを最大9.3%向上させることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/SaraGhazanfari/EMMAで利用可能です。

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