論文の概要: Bridging the Visual Gap: Fine-Tuning Multimodal Models with Knowledge-Adapted Captions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09018v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 20:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:25:40.286379
• Title: Bridging the Visual Gap: Fine-Tuning Multimodal Models with Knowledge-Adapted Captions
• Title（参考訳）: ビジュアルギャップのブリッジ:知識適応型キャプションを用いた微調整マルチモーダルモデル
• Authors: Moran Yanuka, Assaf Ben Kish, Yonatan Bitton, Idan Szpektor, Raja Giryes,
• Abstract要約: 我々は、モデルの既存の知識と視覚的理解でトレーニングデータを自動的に適応するデータ中心のアプローチである、知識適応(KnowAda)ファインチューニングを導入する。 KnowAdaは、高い記述性を維持しながら幻覚を最小限にする。 以上の結果から,KnowAdaは自動測定と人的評価の両方において,様々なベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.637204677787576
• License:
• Abstract: Recent research increasingly focuses on training vision-language models (VLMs) with long, detailed image captions. However, small-scale VLMs often struggle to balance the richness of these captions with the risk of hallucinating content during fine-tuning. In this paper, we explore how well VLMs adapt to such captions. To quantify caption quality, we propose Decomposed NLI (DNLI), an evaluation framework that breaks down generated captions into individual propositions, assessing each in isolation. This fine-grained analysis reveals a critical balance between capturing descriptive details and preventing hallucinations. Our findings show that simply reducing caption complexity or employing standard data curation techniques does not effectively resolve this issue. To tackle this challenge, we introduce Knowledge Adapted (KnowAda) fine-tuning, a data-centric approach that automatically adapts training data with the model's existing knowledge and visual understanding. KnowAda minimizes hallucinations while preserving high descriptiveness. We validate this approach across several small-scale VLMs (up to 7B parameters) and dense caption datasets, demonstrating that KnowAda effectively balances hallucination reduction and descriptiveness. Our results show that KnowAda outperforms various baselines in both automatic metrics and human evaluations. We will release our code and models.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、長い詳細な画像キャプションを持つ視覚言語モデル(VLM)の訓練に焦点を当てている。 しかしながら、小型のVLMは、これらのキャプションの豊かさと、微調整中にコンテンツを幻覚させるリスクのバランスをとるのに苦労することが多い。 本稿では,VLMがこのようなキャプションにどのように適応するかを考察する。 キャプションの品質を定量化するために、生成されたキャプションを個別の命題に分解し、個別に評価する評価フレームワークであるDecomposed NLI(DNLI)を提案する。 このきめ細かい分析は、記述的な詳細を捉えることと幻覚を防ぐことの間に重要なバランスをとっています。 以上の結果から,キャプションの複雑さの低減や標準的なデータキュレーション手法の活用は,この問題を効果的に解決するものではないことが示唆された。 この課題に対処するために、モデルの既存の知識と視覚的理解でトレーニングデータを自動的に適応するデータ中心のアプローチであるKnowAda(KnowAda)ファインタニングを紹介します。 KnowAdaは、高い記述性を維持しながら幻覚を最小限にする。 提案手法は,いくつかの小型VLM(最大7Bパラメータ)と高密度キャプションデータセットにまたがって検証され,ノウAdaが幻覚の低減と記述性のバランスを効果的にとることが実証された。 以上の結果から,KnowAdaは自動測定と人的評価の両方において,様々なベースラインを上回ります。 コードとモデルをリリースします。

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