論文の概要: CUE-M: Contextual Understanding and Enhanced Search with Multimodal Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12287v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 07:16:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:06.652102
• Title: CUE-M: Contextual Understanding and Enhanced Search with Multimodal Large Language Model
• Title（参考訳）: CUE-M:マルチモーダル大言語モデルによる文脈理解と拡張検索
• Authors: Dongyoung Go, Taesun Whang, Chanhee Lee, Hwayeon Kim, Sunghoon Park, Seunghwan Ji, Dongchan Kim, Young-Bum Kim,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルテキスト検索パイプラインであるMLLM (CUE-M) について述べる。 マルチモーダルなQ&Aデータセットとパブリックセーフティベンチマークによる評価は、CUE-Mが精度、知識統合、安全性のベースラインを上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.451422869974557
• License:
• Abstract: The integration of Retrieval-Augmented Generation (RAG) with Multimodal Large Language Models (MLLMs) has expanded the scope of multimodal query resolution. However, current systems struggle with intent understanding, information retrieval, and safety filtering, limiting their effectiveness. This paper introduces Contextual Understanding and Enhanced Search with MLLM (CUE-M), a novel multimodal search pipeline that addresses these challenges through a multi-stage framework comprising image context enrichment, intent refinement, contextual query generation, external API integration, and relevance-based filtering. CUE-M incorporates a robust safety framework combining image-based, text-based, and multimodal classifiers, dynamically adapting to instance- and category-specific risks. Evaluations on a multimodal Q&A dataset and a public safety benchmark demonstrate that CUE-M outperforms baselines in accuracy, knowledge integration, and safety, advancing the capabilities of multimodal retrieval systems.
• Abstract（参考訳）: Retrieval-Augmented Generation (RAG)とMultimodal Large Language Models (MLLM)の統合により、マルチモーダルクエリ解決の範囲が拡大された。 しかし、現在のシステムは、意図的理解、情報検索、安全フィルタリングに苦慮し、その効果を制限している。 本稿では,MLLM (Contextual Understanding and Enhanced Search with MLLM, CUE-M) という,画像コンテキストの強化,意図の洗練,コンテキストクエリ生成,外部API統合,関連性に基づくフィルタリングといった多段階的なフレームワークを通じて,これらの課題に対処する新しいマルチモーダル検索パイプラインを提案する。 CUE-Mには、画像ベース、テキストベース、マルチモーダル分類器を組み合わせた堅牢な安全性フレームワークが組み込まれており、インスタンスやカテゴリ固有のリスクに動的に適応する。 マルチモーダルQ&Aデータセットと公衆安全ベンチマークによる評価は、CUE-Mが精度、知識の統合、安全性のベースラインよりも優れており、マルチモーダル検索システムの能力が向上していることを示している。

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