論文の概要: MLAN: Language-Based Instruction Tuning Improves Zero-Shot Generalization of Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10557v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 05:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:10.395186
• Title: MLAN: Language-Based Instruction Tuning Improves Zero-Shot Generalization of Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: MLAN:マルチモーダル大言語モデルのゼロショット一般化を改善する言語ベースインストラクションチューニング
• Authors: Jianhong Tu, Zhuohao Ni, Nicholas Crispino, Zihao Yu, Michael Bendersky, Beliz Gunel, Ruoxi Jia, Xin Liu, Lingjuan Lyu, Dawn Song, Chenguang Wang,
• Abstract要約: マルチモーダルな大規模言語モデルのゼロショットタスクの一般化を改善するために,新しい命令チューニング手法を提案する。 提案手法の有効性を,言語と視覚の両面にまたがる9つの未知のデータセットに対して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.0546136194314
• License:
• Abstract: We present a novel instruction tuning recipe to improve the zero-shot task generalization of multimodal large language models. In contrast to existing instruction tuning mechanisms that heavily rely on visual instructions, our approach focuses on language-based instruction tuning, offering a distinct and more training efficient path for multimodal instruction tuning. We evaluate the performance of the proposed approach on 9 unseen datasets across both language and vision modalities. Our results show that our language-only instruction tuning is able to significantly improve the performance of two pretrained multimodal models based on Llama 2 and Vicuna on those unseen datasets. Interestingly, the language instruction following ability also helps unlock the models to follow vision instructions without explicit training. Compared to the state of the art multimodal instruction tuning approaches that are mainly based on visual instructions, our language-based method not only achieves superior performance but also significantly enhances training efficiency. For instance, the language-only instruction tuning produces competitive average performance across the evaluated datasets (with even better performance on language datasets) with significant training efficiency improvements (on average 4x), thanks to the striking reduction in the need for vision data. With a small number of visual instructions, this emerging language instruction following ability transfers well to the unseen vision datasets, outperforming the state of the art with greater training efficiency.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大規模言語モデルのゼロショットタスクの一般化を改善するために,新しい命令チューニング手法を提案する。 視覚的指示に大きく依存する既存の命令チューニング機構とは対照的に,本手法は言語に基づく命令チューニングに重点を置いている。 提案手法の有効性を,言語と視覚の両面にまたがる9つの未知のデータセットに対して評価した。 この結果から,Llama 2 と Vicuna をベースとした2つの事前学習型マルチモーダルモデルの性能は,言語のみのチューニングチューニングにより大幅に向上することが示唆された。 興味深いことに、言語命令に従う能力は、明示的なトレーニングなしでビジョン命令に従うためにモデルをアンロックするのに役立ちます。 ビジュアルインストラクションを主とする最先端のマルチモーダル・チューニング・チューニング・アプローチと比較して,我々の言語ベースの手法は優れた性能を達成できるだけでなく,トレーニング効率を大幅に向上させる。 例えば、言語のみのインストラクションチューニングでは、(言語データセットのパフォーマンスが向上した)評価データセット間の競争平均のパフォーマンスが向上し、(平均4倍の)トレーニング効率が大幅に向上した。 少数のビジュアルインストラクションによって、この新興言語命令に続く能力は、目に見えないビジョンデータセットにうまく移行し、より訓練効率の高い最先端技術よりも優れています。

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