論文の概要: Personalizing Multimodal Large Language Models for Image Captioning: An Experimental Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03665v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 19:01:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:43:01.653624
• Title: Personalizing Multimodal Large Language Models for Image Captioning: An Experimental Analysis
• Title（参考訳）: 画像キャプションのための多モード大言語モデルのパーソナライズ:実験的解析
• Authors: Davide Bucciarelli, Nicholas Moratelli, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Rita Cucchiara,
• Abstract要約: 本稿では,様々な画像記述ベンチマークにおいて,従来の画像キャプションネットワークに代えて,マルチモーダルLLMが性能を評価できるかどうかを検討する。 これらのモデルのゼロショット機能と、細調整による異なるセマンティックドメインへの適応性の両方について検討する。 以上の結果から,マルチモーダル LLM はゼロショット性能に優れる一方で,特定の領域を微調整し,その一般化能力を保ち続けることは依然として困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.008094698200026
• License:
• Abstract: The task of image captioning demands an algorithm to generate natural language descriptions of visual inputs. Recent advancements have seen a convergence between image captioning research and the development of Large Language Models (LLMs) and Multimodal LLMs -- like GPT-4V and Gemini -- which extend the capabilities of text-only LLMs to multiple modalities. This paper investigates whether Multimodal LLMs can supplant traditional image captioning networks by evaluating their performance on various image description benchmarks. We explore both the zero-shot capabilities of these models and their adaptability to different semantic domains through fine-tuning methods, including prompt learning, prefix tuning, and low-rank adaptation. Our results demonstrate that while Multimodal LLMs achieve impressive zero-shot performance, fine-tuning for specific domains while maintaining their generalization capabilities intact remains challenging. We discuss the implications of these findings for future research in image captioning and the development of more adaptable Multimodal LLMs.
• Abstract（参考訳）: 画像キャプションのタスクは、視覚入力の自然言語記述を生成するアルゴリズムを要求する。 最近の進歩は、画像キャプション研究と、GPT-4VやGeminiのようなLLM(Large Language Models)と、テキストのみのLLMの能力を複数のモダリティに拡張するマルチモーダルLLM(Multimodal LLMs)の開発の間に収束している。 本稿では,様々な画像記述ベンチマークにおいて,従来の画像キャプションネットワークに代えて,マルチモーダルLLMが性能を評価できるかどうかを検討する。 我々はこれらのモデルのゼロショット機能と、素早い学習、プレフィックスチューニング、低ランク適応を含む微調整手法により、異なる意味領域への適応性について検討する。 以上の結果から,マルチモーダル LLM はゼロショット性能に優れる一方で,特定の領域を微調整し,その一般化能力を保ち続けることは依然として困難であることが示唆された。 画像キャプションにおけるこれらの研究の意義と,より適応性の高いマルチモーダルLCMの開発について論じる。

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