論文の概要: What Factors Affect Multi-Modal In-Context Learning? An In-Depth Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20482v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 15:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:43.768096
• Title: What Factors Affect Multi-Modal In-Context Learning? An In-Depth Exploration
• Title（参考訳）: マルチモーダル・インコンテキスト・ラーニングに影響を及ぼす要因は何か?
• Authors: Libo Qin, Qiguang Chen, Hao Fei, Zhi Chen, Min Li, Wanxiang Che,
• Abstract要約: 本稿では,MM-ICLの中核となる3つのステップについて検討する。 本研究は, 実演検索におけるマルチモーダルレトリバーの必要性と, 演目間注文よりも演目内注文が重要であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.855712519568904
• License:
• Abstract: Recently, rapid advancements in Multi-Modal In-Context Learning (MM-ICL) have achieved notable success, which is capable of achieving superior performance across various tasks without requiring additional parameter tuning. However, the underlying rules for the effectiveness of MM-ICL remain under-explored. To fill this gap, this work aims to investigate the research question: "What factors affect the performance of MM-ICL?'' To this end, we investigate extensive experiments on the three core steps of MM-ICL including demonstration retrieval, demonstration ordering, and prompt construction using 6 vision large language models and 20 strategies. Our findings highlight (1) the necessity of a multi-modal retriever for demonstration retrieval, (2) the importance of intra-demonstration ordering over inter-demonstration ordering, and (3) the enhancement of task comprehension through introductory instructions in prompts. We hope this study can serve as a foundational guide for optimizing MM-ICL strategies in future research.
• Abstract（参考訳）: 近年,Multi-Modal In-Context Learning (MM-ICL) の急速な進歩が目覚ましい成果を上げており,パラメータチューニングを必要とせず,様々なタスクにおいて優れた性能を実現することができる。 しかし,MM-ICLの有効性に関する基礎ルールは未検討のままである。 このギャップを埋めるために,本研究は,「MM-ICLの性能に影響を与える要因は何か?」という研究課題を解明することを目的としている。 本研究は,(1)デモ検索のためのマルチモーダルレトリバーの必要性,(2)デモ間注文よりもデモ内注文が重要であること,(3)インプロンプトによるタスク理解の促進,などを明らかにする。 本研究が今後の研究におけるMM-ICL戦略の最適化のための基礎的なガイドとなることを願っている。

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