論文の概要: RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14154v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:45:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:34.459234
• Title: RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training
• Title（参考訳）: RA-BLIP:マルチモーダル適応型検索型ブートストラップ言語-画像事前学習
• Authors: Muhe Ding, Yang Ma, Pengda Qin, Jianlong Wu, Yuhong Li, Liqiang Nie,
• Abstract要約: 近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。 本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.54020926284334
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have recently received substantial interest, which shows their emerging potential as general-purpose models for various vision-language tasks. MLLMs involve significant external knowledge within their parameters; however, it is challenging to continually update these models with the latest knowledge, which involves huge computational costs and poor interpretability. Retrieval augmentation techniques have proven to be effective plugins for both LLMs and MLLMs. In this study, we propose multimodal adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training (RA-BLIP), a novel retrieval-augmented framework for various MLLMs. Considering the redundant information within vision modality, we first leverage the question to instruct the extraction of visual information through interactions with one set of learnable queries, minimizing irrelevant interference during retrieval and generation. Besides, we introduce a pre-trained multimodal adaptive fusion module to achieve question text-to-multimodal retrieval and integration of multimodal knowledge by projecting visual and language modalities into a unified semantic space. Furthermore, we present an Adaptive Selection Knowledge Generation (ASKG) strategy to train the generator to autonomously discern the relevance of retrieved knowledge, which realizes excellent denoising performance. Extensive experiments on open multimodal question-answering datasets demonstrate that RA-BLIP achieves significant performance and surpasses the state-of-the-art retrieval-augmented models.
• Abstract（参考訳）: 近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 MLLMはパラメータ内で重要な外部知識を含むが、計算コストと解釈可能性の低い最新の知識でこれらのモデルを継続的に更新することは困難である。 検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。 本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。 視覚モダリティ内の冗長な情報を考えると、まずこの疑問を利用して、学習可能な1組のクエリとの相互作用を通じて視覚情報の抽出を指示し、検索と生成における無関係な干渉を最小限に抑える。 さらに,視覚的・言語的モダリティを統一意味空間に投影することにより,質問文からマルチモーダル的検索と多モーダル知識の統合を実現するための,事前学習型多モーダル適応融合モジュールを導入する。 さらに,適応選択知識生成(ASKG)戦略を提案し,抽出した知識の関連性を自律的に識別できるようにジェネレータを訓練し,優れた復調性能を実現する。 オープンなマルチモーダル質問答えデータセットに関する大規模な実験により、RA-BLIPは高い性能を発揮し、最先端の検索拡張モデルを上回ることが示されている。

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