論文の概要: Mini-InternVL: A Flexible-Transfer Pocket Multimodal Model with 5% Parameters and 90% Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16261v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 17:58:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:18:15.496352
• Title: Mini-InternVL: A Flexible-Transfer Pocket Multimodal Model with 5% Parameters and 90% Performance
• Title（参考訳）: Mini-InternVL:5%パラメータと90%性能を有するフレキシブルトランスファーポケットマルチモーダルモデル
• Authors: Zhangwei Gao, Zhe Chen, Erfei Cui, Yiming Ren, Weiyun Wang, Jinguo Zhu, Hao Tian, Shenglong Ye, Junjun He, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Tong Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai, Wenhai Wang,
• Abstract要約: Mini-InternVL は 1B から 4B までのパラメータを持つ一連の MLLM であり、パラメータの 5% しか持たない性能の90% を達成している。 我々は,ダウンストリームタスクにおける特化モデルの転送と性能向上を可能にする,Mini-InternVLの統一適応フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.48606021719206
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs) have demonstrated impressive performance in vision-language tasks across a broad spectrum of domains. However, the large model scale and associated high computational costs pose significant challenges for training and deploying MLLMs on consumer-grade GPUs or edge devices, thereby hindering their widespread application. In this work, we introduce Mini-InternVL, a series of MLLMs with parameters ranging from 1B to 4B, which achieves 90% of the performance with only 5% of the parameters. This significant improvement in efficiency and effectiveness makes our models more accessible and applicable in various real-world scenarios. To further promote the adoption of our models, we develop a unified adaptation framework for Mini-InternVL, which enables our models to transfer and outperform specialized models in downstream tasks, including autonomous driving, medical images, and remote sensing. We believe that our study can provide valuable insights and resources to advance the development of efficient and effective MLLMs. Code is available at https://github.com/OpenGVLab/InternVL.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、幅広い領域にわたる視覚言語タスクにおいて印象的な性能を示した。 しかし、大規模なモデルスケールとそれに伴う高い計算コストは、コンシューマグレードのGPUやエッジデバイス上でMLLMをトレーニングし、デプロイする上で大きな課題を生じさせる。 本研究では,1Bから4Bまでのパラメータを持つMLLMのシリーズであるMini-InternVLを紹介する。 この効率と効率の大幅な改善により、われわれのモデルはよりアクセスしやすく、様々な現実のシナリオに適用できる。 これにより、自動運転車、医用画像、リモートセンシングなどの下流タスクにおいて、特殊なモデルを転送し、性能を向上することができる。 本研究は,効率的かつ効果的なMLLMの開発を促進するための貴重な洞察と資源を提供することができると信じている。 コードはhttps://github.com/OpenGVLab/InternVLで入手できる。

関連論文リスト

• ADEM-VL: Adaptive and Embedded Fusion for Efficient Vision-Language Tuning [38.26304604660713]
  ADEM-VLは、事前訓練された大規模言語モデルに基づいてモデルをチューニングする効率的な視覚言語手法である。 我々のフレームワークはScienceQAデータセットの平均精度を0.77%上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T11:31:06Z)
• Mono-InternVL: Pushing the Boundaries of Monolithic Multimodal Large Language Models with Endogenous Visual Pre-training [49.407311947143825]
  マルチモーダル・ミックス・オブ・エキスパート構造を用いて視覚専門家の集合をシームレスに統合するモノリシックMLLMであるMono-InternVLを提案する。 また,Mono-InternVLの視覚能力,すなわち内因性視覚前訓練(EViP)を最大化するための革新的な事前学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:59:22Z)
• NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs [64.00053046838225]
  NVLM 1.0は、フロンティアクラスのマルチモーダル言語モデル(LLM)のファミリーであり、視覚言語タスクの最先端結果を実現する。 トレーニング効率とマルチモーダル推論能力を両立させる新しいアーキテクチャを提案する。 我々は、NVLM-1.0モデルのための生産級マルチモーダリティを開発し、視覚言語タスクに優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T17:59:06Z)
• Enhancing Model Performance: Another Approach to Vision-Language Instruction Tuning [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)と視覚言語(VL)タスクの統合は、人工知能の領域における変革的な発展である。 本稿では,これらの複雑なモデルのマルチモーダル関数の強化に特化して,Bottleneck Adapterと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 当社のアプローチでは,大規模で複雑なニューラルネットワークを必要とせず,軽量なアダプタを用いてイメージエンコーダとLCMを接続する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-25T06:59:15Z)
• Grounding Multimodal Large Language Models in Actions [65.88208317380793]
  我々はMLLMを異なる実施形態とその関連する行動空間にベストグラウンドする方法について研究する。 連続的な動作に対しては、学習されたトークン化が十分なモデリング精度を実現することが示される。 離散的な動作に対して、これらの動作をMLLMのネイティブな出力トークン空間と意味的に整合させることが、最も高いパフォーマンスをもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T06:12:04Z)
• Dense Connector for MLLMs [89.50595155217108]
  Dense Connector - 既存のMLLMを大幅に強化するプラグイン・アンド・プレイ型ヴィジュアル言語コネクタ。 画像のみを訓練したわれわれのモデルは、ビデオ理解でも際立ったゼロショットの能力を誇示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:25:03Z)
• MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models [27.930351465266515]
  本稿では,LVLMのための簡易かつ効果的なトレーニング戦略であるMoE-Tuningを提案する。 MoE-LLaVAはMoEベースのスパースLVLMアーキテクチャであり、ルータを通じてトップkの専門家のみをユニークに活性化する。 様々な視覚的理解と物体幻覚のベンチマークにおいて,MoE-LLaVAの顕著な性能を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T08:13:40Z)
• eP-ALM: Efficient Perceptual Augmentation of Language Models [70.47962271121389]
  本稿では,既存モデルの適応性を向上するための直接的な取り組みを提案し,認識を伴う言語モデルの拡張を提案する。 視覚言語タスクに事前訓練されたモデルを適用するための既存のアプローチは、その効率を妨げているいくつかの重要なコンポーネントに依存している。 総パラメータの99%以上を凍結し,1つの直線射影層のみをトレーニングし,1つのトレーニング可能なトークンのみを予測することにより,我々のアプローチ(eP-ALM)は,VQAとCaptioningの他のベースラインよりも有意に優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:20:34Z)
• EfficientVLM: Fast and Accurate Vision-Language Models via Knowledge Distillation and Modal-adaptive Pruning [19.354515754130592]
  我々は,大規模な視覚言語モデルをより小さく,より速く,より正確なものに圧縮する蒸留精錬フレームワークを導入する。 EfficientVLMは、6つの視覚層、3つのテキスト層、3つのモーダル融合層からなる高速かつ正確な視覚言語モデルである。 効率的なVLMは、教師モデルの98.4%のパフォーマンスを維持し、推論速度を2.2倍に加速する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T13:26:41Z)

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。