論文の概要: Croc: Pretraining Large Multimodal Models with Cross-Modal Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14332v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 09:44:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:13.376548
• Title: Croc: Pretraining Large Multimodal Models with Cross-Modal Comprehension
• Title（参考訳）: Croc: クロスモーダル理解による大規模マルチモーダルモデルの事前学習
• Authors: Yin Xie, Kaicheng Yang, Ninghua Yang, Weimo Deng, Xiangzi Dai, Tiancheng Gu, Yumeng Wang, Xiang An, Yongle Zhao, Ziyong Feng, Jiankang Deng,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) のための新しい事前学習パラダイムを提案し,その視覚的理解能力を高める。 具体的には、動的に学習可能なプロンプトトークンプールを設計し、ハンガリーのアルゴリズムを用いて、元のビジュアルトークンの一部を最も関連性の高いプロンプトトークンに置き換える。 我々はCrocと呼ばれる新しい基礎モデルを提案し、大規模な視覚言語ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.500920290909843
• License:
• Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have catalyzed the development of Large Multimodal Models (LMMs). However, existing research primarily focuses on tuning language and image instructions, ignoring the critical pretraining phase where models learn to process textual and visual modalities jointly. In this paper, we propose a new pretraining paradigm for LMMs to enhance the visual comprehension capabilities of LLMs by introducing a novel cross-modal comprehension stage. Specifically, we design a dynamically learnable prompt token pool and employ the Hungarian algorithm to replace part of the original visual tokens with the most relevant prompt tokens. Then, we conceptualize visual tokens as analogous to a "foreign language" for the LLMs and propose a mixed attention mechanism with bidirectional visual attention and unidirectional textual attention to comprehensively enhance the understanding of visual tokens. Meanwhile, we integrate a detailed caption generation task, leveraging rich descriptions to further facilitate LLMs in understanding visual semantic information. After pretraining on 1.5 million publicly accessible data, we present a new foundation model called Croc. Experimental results demonstrate that Croc achieves new state-of-the-art performance on massive vision-language benchmarks. To support reproducibility and facilitate further research, we release the training code and pre-trained model weights at https://github.com/deepglint/Croc.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の発展は,Large Multimodal Models (LMM) の発展を触媒している。 しかし、既存の研究は主に言語と画像の指示をチューニングすることに焦点を当てており、モデルがテキストと視覚のモダリティを共同で処理することを学習する重要な事前学習フェーズを無視している。 本稿では,LLMの視覚的理解能力を高めるための新たな事前学習パラダイムを提案する。 具体的には、動的に学習可能なプロンプトトークンプールを設計し、ハンガリーのアルゴリズムを用いて、元のビジュアルトークンの一部を最も関連性の高いプロンプトトークンに置き換える。 そこで我々は,視覚トークンをLLMの「外部言語」に類似した概念化し,視覚トークンの理解を包括的に強化するために,双方向の視覚的注意と一方向のテキスト的注意を伴う混合注意機構を提案する。 一方,視覚的意味情報の理解において,LLMの理解をさらに促進するために,豊富な記述を活用する詳細なキャプション生成タスクを統合する。 150万の公開アクセスデータを事前トレーニングした後、Crocと呼ばれる新しい基礎モデルを提示します。 実験結果から,Crocは大規模視覚言語ベンチマークにおいて,最先端性能を実現することができた。 再現性をサポートし、さらなる研究を容易にするため、トレーニングコードと事前訓練されたモデルの重み付けをhttps://github.com/deepglint/Crocでリリースする。

関連論文リスト

• Enhancing Advanced Visual Reasoning Ability of Large Language Models [20.32900494896848]
  VL(Vision-Language)研究の最近の進歩は、複雑な視覚的推論のための新しいベンチマークを引き起こした。 我々はCVR-LLM(Complex Visual Reasoning Large Language Models)を提案する。 提案手法は,反復的自己修正ループを用いて,画像の詳細なコンテキスト認識記述に変換する。 また、LLMの文脈的理解と推論を強化するために、新しいマルチモーダル・インコンテキスト学習(ICL)手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T02:10:19Z)
• ControlMLLM: Training-Free Visual Prompt Learning for Multimodal Large Language Models [73.34709921061928]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)に視覚的参照を注入する学習自由手法を提案する。 MLLMにおけるテキストプロンプトトークンと視覚トークンの関係を観察する。 我々は,エネルギー関数に基づいて学習可能な視覚トークンを最適化し,注目マップにおける参照領域の強度を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T11:40:29Z)
• X-Former: Unifying Contrastive and Reconstruction Learning for MLLMs [49.30255148577368]
  X-FormerはCLとMIMの相補的な強度を利用するために設計された軽量トランスフォーマーモジュールである。 X-Formerは、2つの凍結した視覚エンコーダから視覚言語表現学習とマルチモーダル・マルチモーダル生成学習をブートストラップする。 さらに、凍結したLLMから視覚から言語への生成学習をブートストラップし、X-Formerの視覚的特徴をLLMで解釈できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T18:39:54Z)
• Expedited Training of Visual Conditioned Language Generation via Redundancy Reduction [61.16125290912494]
  $textEVL_textGen$は、視覚条件付き言語生成モデルの事前トレーニング用に設計されたフレームワークである。 提案手法は,視覚言語モデルの学習を5倍に加速させるが,全体的な性能に顕著な影響を与えないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T03:40:06Z)
• Unified Language-Vision Pretraining in LLM with Dynamic Discrete Visual Tokenization [52.935150075484074]
  非言語的なイメージを外国語のような個別のトークン列に変換するために、よく設計されたビジュアルトークン化器を導入する。 結果として得られる視覚トークンは、単語に相応しいハイレベルな意味論を含み、画像から変化する動的シーケンス長もサポートする。 この統合によりLaVITは、マルチモーダルコンテンツの理解と生成を同時に行うための印象的な汎用インターフェースとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T03:01:38Z)
• mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections [104.14624185375897]
  mPLUGは、クロスモーダルな理解と生成のための新しいビジョン言語基盤モデルである。 画像キャプション、画像テキスト検索、視覚的グラウンドリング、視覚的質問応答など、幅広い視覚言語下流タスクの最先端結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T11:52:06Z)
• InfoXLM: An Information-Theoretic Framework for Cross-Lingual Language Model Pre-Training [135.12061144759517]
  本稿では,言語間言語モデルの事前学習を定式化する情報理論フレームワークを提案する。 コントラスト学習に基づく新しい事前学習課題を提案する。 単言語コーパスと並列コーパスの両方を活用することで、事前訓練されたモデルの言語間変換性を向上させるために、プレテキストを共同で訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T16:58:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。