論文の概要: Visual Cue Enhancement and Dual Low-Rank Adaptation for Efficient Visual Instruction Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12787v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 11:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:12.573478
• Title: Visual Cue Enhancement and Dual Low-Rank Adaptation for Efficient Visual Instruction Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 視覚インストラクションファインタニングのためのビジュアルキューの強化と2次元低ランク適応
• Authors: Pengkun Jiao, Bin Zhu, Jingjing Chen, Chong-Wah Ngo, Yu-Gang Jiang,
• Abstract要約: VCE(Vision Cue Enhancement)とDual-LoRA(Dual-LoRA)の2つの新しいアプローチによる効率的な微調整フレームワークを提案する。 VCEは、マルチレベルビジュアルキューを統合することで、視覚プロジェクタを強化し、きめ細かい視覚的特徴をキャプチャするモデルの能力を向上させる。 Dual-LoRAは、命令チューニングのための2つの低ランク構造を導入し、スキルとタスク空間に学習を分離し、様々なタスクにまたがって正確な制御と効率的な適応を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.18178065928426
• License:
• Abstract: Fine-tuning multimodal large language models (MLLMs) presents significant challenges, including a reliance on high-level visual features that limits fine-grained detail comprehension, and data conflicts that arise from task complexity. To address these issues, we propose an efficient fine-tuning framework with two novel approaches: Vision Cue Enhancement (VCE) and Dual Low-Rank Adaptation (Dual-LoRA). VCE enhances the vision projector by integrating multi-level visual cues, improving the model's ability to capture fine-grained visual features. Dual-LoRA introduces a dual low-rank structure for instruction tuning, decoupling learning into skill and task spaces to enable precise control and efficient adaptation across diverse tasks. Our method simplifies implementation, enhances visual comprehension, and improves adaptability. Experiments on both downstream tasks and general benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 微調整型マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、細かな詳細理解を制限する高レベルの視覚的特徴への依存や、タスクの複雑さから生じるデータ競合など、重要な課題を提示する。 これらの問題に対処するために、視覚キュー強化(VCE)とデュアルローランド適応(Dual-LoRA)の2つの新しいアプローチによる効率的な微調整フレームワークを提案する。 VCEは、マルチレベルのビジュアルキューを統合することで、視覚プロジェクタを強化し、きめ細かい視覚的特徴をキャプチャするモデルの能力を向上させる。 Dual-LoRAは、命令チューニングのための2つの低ランク構造を導入し、スキルとタスク空間に学習を分離し、様々なタスクにまたがって正確な制御と効率的な適応を可能にする。 本手法は,実装を単純化し,視覚的理解を高め,適応性を向上させる。 ダウンストリームタスクと一般ベンチマークの両方の実験により,提案手法の有効性が示された。

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