論文の概要: Cosmos-LLaVA: Chatting with the Visual Cosmos-LLaVA: Görselle Sohbet Etmek

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02760v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 19:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:10:27.089272
• Title: Cosmos-LLaVA: Chatting with the Visual Cosmos-LLaVA: Görselle Sohbet Etmek
• Title（参考訳）: Cosmos-LLaVA: Visual Cosmos-LLaVA: Görselle Sohbet Etmek
• Authors: Ahmed Zeer, Eren Dogan, Yusuf Erdem, Elif Ince, Osama Shbib, M. Egemen Uzun, Atahan Uz, M. Kaan Yuce, H. Toprak Kesgin, M. Fatih Amasyali,
• Abstract要約: Cosmos-LLaVAモデルはトルコ語の欠陥を克服するために設計された。 各種データセットによる微調整がモデル性能に与える影響を詳細に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this study, a Turkish visual instruction model was developed and various model architectures and dataset combinations were analysed to improve the performance of this model. The Cosmos-LLaVA model, which is built by combining different large language models and image coders, is designed to overcome the deficiencies in the Turkish language. In the experiments, the effects of fine-tuning with various datasets on the model performance are analysed in detail. The results show that model architecture and dataset selection have a significant impact on performance. Bu \c{c}al{\i}\c{s}mada bir T\"urk\c{c}e g\"orsel talimat modeli geli\c{s}tirilerek bu modelin performans{\i}n{\i} art{\i}rmaya y\"onelik \c{c}e\c{s}itli model mimarileri ve veri k\"umesi kombinasyonlar{\i} derinlemesine incelenmi\c{s}tir. Farkl{\i} b\"uy\"uk dil modelleri ve g\"or\"unt\"u kodlay{\i}c{\i}lar{\i}n{\i}n bir araya getirilmesiyle olu\c{s}turulan Cosmos-LLaVA modeli, T\"urk\c{c}e dilindeki eksiklikleri gidermeye y\"onelik olarak tasarlanm{\i}\c{s}t{\i}r. Yap{\i}lan deneylerde, \c{c}e\c{s}itli veri k\"umeleri ile yap{\i}lan ince ayarlar{\i}n model performans{\i}n{\i} nas{\i}l etkiledi\u{g}i detayl{\i} olarak ele al{\i}nm{\i}\c{s}t{\i}r. Sonu\c{c}lar, model mimarisi ve veri k\"umesi se\c{c}iminin performans \"uzerinde \"onemli bir etkiye sahip oldu\u{g}unu g\"ostermektedir.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,トルコのビジュアル・インストラクション・モデルを開発し,その性能向上のために様々なモデル・アーキテクチャとデータセットの組み合わせを分析した。 異なる大きな言語モデルとイメージコーダを組み合わせることで構築されたコスモス・ラヴァモデルは、トルコ語の欠陥を克服するために設計されている。 実験では,各種データセットを用いた微調整がモデル性能に与える影響を詳細に分析した。 結果は、モデルアーキテクチャとデータセットの選択がパフォーマンスに大きな影響を与えることを示している。 Bu \c{c}al{\i}\c{s}mada bir T\"urk\c{c}e g\"orsel talimat modeli geli\c{s}tirilerek bu modelin performingans{\i}n{\i} art{\i}rmaya y\"onelik \c{c}e\c{s}itli model mimarileri ve veri k\"umesi kombinasyonlar{\i} derinlemesine incelenmi\c{s}tir。 Farkl{\i} b\"uy\"uk dil modelleri ve g\"or\"unt\"u kodlay{\i}c{\i}lar{\i}n{\i}n bir araya getirilmesiyle olu\c{s}turulan Cosmos-LLaVA modeli, T\"urk\c{c}e dilindeki eksiklikleri gidermeye y\"onelik olarak tasarlanm{\i}\c{s}t{\i}r. Yap{\i}lan deneylerde, \c{c}e\c{s}itli veri k\"umeleri ile yap{\i}lan ince ayarlar{\i}lan ince ayarlar{\i}n model performingans{\i}n{\i}l etkiledi\u{g}i detayl{\i} olarak ele al{\i}nm{\i}\c{s}t{\i}r. Sonu\c{c}lar, model mimarisi ve veri k\"umesi se\c{c}iminin performingans \"onemli bir etkiye sahip oldu\u{g}unu g\"ostermektedir.

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