論文の概要: MAmmoTH-VL: Eliciting Multimodal Reasoning with Instruction Tuning at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05237v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 18:14:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:37.618663
• Title: MAmmoTH-VL: Eliciting Multimodal Reasoning with Instruction Tuning at Scale
• Title（参考訳）: MAmmoTH-VL: 大規模チューニングによるマルチモーダル推論の回避
• Authors: Jarvis Guo, Tuney Zheng, Yuelin Bai, Bo Li, Yubo Wang, King Zhu, Yizhi Li, Graham Neubig, Wenhu Chen, Xiang Yue,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal large language model)は、多モーダルタスクにおいて大きな可能性を秘めている。 既存の命令チューニングデータセットは、中間的合理性のないフレーズレベルの答えのみを提供する。 そこで本研究では,大規模マルチモーダル・インストラクション・チューニング・データセットを構築するためのスケーラブルで費用対効果の高い手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.73529246309033
• License:
• Abstract: Open-source multimodal large language models (MLLMs) have shown significant potential in a broad range of multimodal tasks. However, their reasoning capabilities remain constrained by existing instruction-tuning datasets, which were predominately repurposed from academic datasets such as VQA, AI2D, and ChartQA. These datasets target simplistic tasks, and only provide phrase-level answers without any intermediate rationales. To address these challenges, we introduce a scalable and cost-effective method to construct a large-scale multimodal instruction-tuning dataset with rich intermediate rationales designed to elicit CoT reasoning. Using only open models, we create a dataset containing 12M instruction-response pairs to cover diverse, reasoning-intensive tasks with detailed and faithful rationales. Experiments demonstrate that training MLLMs on this dataset significantly improves reasoning capabilities, achieving state-of-the-art performance on benchmarks such as MathVerse (+8.1%), MMMU-Pro (+7%), and MuirBench (+13.3%). Additionally, the model demonstrates notable improvements of up to 4% on non-reasoning-based benchmarks. Ablation studies further highlight the importance of key components, such as rewriting and self-filtering, in the dataset construction process.
• Abstract（参考訳）: オープンソースのマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、幅広いマルチモーダルタスクにおいて大きな可能性を示している。 しかしながら、それらの推論能力は、VQA、AI2D、ChartQAといった学術データセットから優先的に再利用された既存の命令チューニングデータセットによって制限され続けている。 これらのデータセットは単純化されたタスクをターゲットとし、中間的理性のないフレーズレベルの回答のみを提供する。 これらの課題に対処するために,CoT推論を取り入れた豊富な中間論理を持つ大規模マルチモーダル命令チューニングデータセットを構築するための,スケーラブルで費用効率のよい手法を提案する。 オープンモデルのみを用いて、12Mの命令応答対を含むデータセットを作成し、多種多様で推論集約的なタスクを詳細かつ忠実な合理性でカバーする。 このデータセット上でのMLLMのトレーニングは推論能力を大幅に改善し、MathVerse (+8.1%)、MMMU-Pro (+7%)、MuirBench (+13.3%)などのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成した。 さらに、このモデルは、非推論ベースのベンチマークで最大4%の顕著な改善を示している。 アブレーション研究は、データセット構築プロセスにおいて、書き換えや自己フィルタリングといった重要なコンポーネントの重要性をさらに強調している。

関連論文リスト

• NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs [64.00053046838225]
  NVLM 1.0は、フロンティアクラスのマルチモーダル言語モデル(LLM)のファミリーであり、視覚言語タスクの最先端結果を実現する。 トレーニング効率とマルチモーダル推論能力を両立させる新しいアーキテクチャを提案する。 我々は、NVLM-1.0モデルのための生産級マルチモーダリティを開発し、視覚言語タスクに優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T17:59:06Z)
• MMEvol: Empowering Multimodal Large Language Models with Evol-Instruct [148.39859547619156]
  我々は,新しいマルチモーダル命令データ進化フレームワークであるMMEvolを提案する。 MMEvolは、きめ細かい知覚、認知的推論、相互作用の進化の洗練された組み合わせによって、データ品質を反復的に改善する。 提案手法は,9つのタスクにおいて,最先端モデルに比べて有意に少ない精度でSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T17:44:00Z)
• Advancing Multimodal Large Language Models in Chart Question Answering with Visualization-Referenced Instruction Tuning [1.6570772838074355]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、チャート質問応答(CQA)に大きな可能性を示す 近年の取り組みは、データ収集と合成によるデータセットのスケールアップに重点を置いている。 本稿では,トレーニングデータセットの強化とモデル開発を指導するための,可視化参照型指導チューニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T17:04:34Z)
• SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning [70.21358720599821]
  大規模言語モデル(LLM)は、適切な自然言語プロンプトを提供する際に、多様なタスクを解決するという約束を持っている。 学生LLMからタスク固有の入出力ペアを合成する多段階メカニズムであるSELF-GUIDEを提案する。 ベンチマークの指標から,分類タスクに約15%,生成タスクに18%の絶対的な改善を報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T04:41:58Z)
• MindStar: Enhancing Math Reasoning in Pre-trained LLMs at Inference Time [51.5039731721706]
  MindStarは、大言語モデルの純粋に推論に基づく探索手法である。 推論タスクを探索問題として定式化し、最適な推論経路を特定するための2つの探索アイデアを提案する。 Llama-2-13BやMistral-7Bのようなオープンソースモデルの推論能力を大幅に向上させ、GPT-3.5やGrok-1に匹敵する性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:07:33Z)
• 3DBench: A Scalable 3D Benchmark and Instruction-Tuning Dataset [13.808860456901204]
  3DBenchと呼ばれる大規模命令チューニングデータセットを伴って,スケーラブルな3Dベンチマークを導入する。 具体的には、オブジェクトレベルからシーンレベルまで、幅広い空間的・意味的なスケールにまたがるベンチマークを確立する。 我々は、スケーラブルな3D命令チューニングデータセットを自動構築するための厳格なパイプラインを提案し、合計0.23百万QAペアが生成される10の多様なマルチモーダルタスクをカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T02:06:10Z)
• Towards Robust Instruction Tuning on Multimodal Large Language Models [25.506776502317436]
  本研究では,マルチモーダルタスクにおいて,INSTRAUGという自動命令拡張手法を導入する。 2つの人気のあるマルチモーダル命令フォローベンチマークの結果、INSTRAUGは12のマルチモーダルタスク間でのMLLM(Multimodal Large Language Model)のアライメントを大幅に改善できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T12:35:50Z)
• LAMM: Language-Assisted Multi-Modal Instruction-Tuning Dataset, Framework, and Benchmark [81.42376626294812]
  本稿では,Language-Assisted Multi-Modalインストラクションチューニングデータセット,フレームワーク,ベンチマークを提案する。 我々の目標は、MLLMのトレーニングと評価のための成長するエコシステムとしてLAMMを確立することです。 本稿では,2次元および3次元視覚のための広範囲な視覚タスクをカバーする包括的データセットとベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T14:01:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。