論文の概要: Enhancing the Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models via Mixed Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10442v2
• Date: Mon, 07 Apr 2025 09:09:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:07:35.966813
• Title: Enhancing the Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models via Mixed Preference Optimization
• Title（参考訳）: 混合選好最適化によるマルチモーダル大言語モデルの推論能力向上
• Authors: Weiyun Wang, Zhe Chen, Wenhai Wang, Yue Cao, Yangzhou Liu, Zhangwei Gao, Jinguo Zhu, Xizhou Zhu, Lewei Lu, Yu Qiao, Jifeng Dai,
• Abstract要約: 我々は、MLLMのマルチモーダル推論能力を高めるために、選好最適化(PO)プロセスを導入する。 具体的には、自動選好データ構築パイプラインを設計し、高品質で大規模なマルチモーダル推論選好データセットであるMMPRを作成する。 マルチモーダルCoT性能を向上するMPO(Mixed Preference Optimization)と呼ばれるシンプルな手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.64108848398696
• License:
• Abstract: Existing open-source multimodal large language models (MLLMs) generally follow a training process involving pre-training and supervised fine-tuning. However, these models suffer from distribution shifts, which limit their multimodal reasoning, particularly in the Chain-of-Thought (CoT) performance. To address this, we introduce a preference optimization (PO) process to enhance the multimodal reasoning capabilities of MLLMs. Specifically, (1) on the data side, we design an automated preference data construction pipeline to create MMPR, a high-quality, large-scale multimodal reasoning preference dataset; and (2) on the model side, we explore integrating PO with MLLMs, developing a simple yet effective method, termed Mixed Preference Optimization (MPO), which boosts multimodal CoT performance. Our approach enhances the multimodal reasoning abilities of both InternVL2-8B and InternVL2-76B. Notably, our model, InternVL2-8B-MPO, achieves an accuracy of 67.0 on MathVista, outperforming InternVL2-8B by 8.7 points and achieving performance comparable to the 10$\times$ larger InternVL2-76B. We hope this study could inspire further advancements in MLLMs. Code, data, and model are released.
• Abstract（参考訳）: 既存のオープンソースのマルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、トレーニング前と教師付き微調整を含むトレーニングプロセスに従うのが一般的である。 しかしながら、これらのモデルは分散シフトに悩まされており、特にCoT(Chain-of-Thought)のパフォーマンスにおいて、マルチモーダルな推論が制限される。 そこで本稿では,MLLMのマルチモーダル推論能力を高めるための選好最適化(PO)プロセスを提案する。 具体的には,(1)データ側では,高品質で大規模なマルチモーダル推論選好データセットであるMMPRを作成するための自動選好データ構築パイプラインを設計し,(2)モデル側ではPOとMLLMを統合することを検討するとともに,シンプルで効果的な手法である混合選好最適化(MPO)を開発し,マルチモーダルCoT性能を向上する。 提案手法は,InternVL2-8BとInternVL2-76Bの両方のマルチモーダル推論能力を向上させる。 特に、我々のモデルであるInternVL2-8B-MPOは、MathVista上で67.0の精度を実現し、InternVL2-8Bを8.7ポイント上回り、10$\times$大きなInternVL2-76Bに匹敵する性能を達成した。 この研究によってMLLMのさらなる進歩がもたらされることを願っている。 コード、データ、モデルがリリースされる。

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