論文の概要: Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05271v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 09:14:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:09.838845
• Title: Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling
• Title（参考訳）: モデル、データ、テストタイムスケーリングによるオープンソースのマルチモーダルモデルの性能境界の拡張
• Authors: Zhe Chen, Weiyun Wang, Yue Cao, Yangzhou Liu, Zhangwei Gao, Erfei Cui, Jinguo Zhu, Shenglong Ye, Hao Tian, Zhaoyang Liu, Lixin Gu, Xuehui Wang, Qingyun Li, Yimin Ren, Zixuan Chen, Jiapeng Luo, Jiahao Wang, Tan Jiang, Bo Wang, Conghui He, Botian Shi, Xingcheng Zhang, Han Lv, Yi Wang, Wenqi Shao, Pei Chu, Zhongying Tu, Tong He, Zhiyong Wu, Huipeng Deng, Jiaye Ge, Kai Chen, Min Dou, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Tong Lu, Dahua Lin, Yu Qiao, Jifeng Dai, Wenhai Wang,
• Abstract要約: InternVL 2.5は、InternVL 2.0上に構築された高度マルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)シリーズである。 InternVL 2.5は、GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetといった主要な商用モデルと競合する競争力を持つ。 このモデルが、マルチモーダルAIシステムの開発と適用のための新しい標準を設定することで、オープンソースコミュニティに貢献できることを願っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.10935982414567
• License:
• Abstract: We introduce InternVL 2.5, an advanced multimodal large language model (MLLM) series that builds upon InternVL 2.0, maintaining its core model architecture while introducing significant enhancements in training and testing strategies as well as data quality. In this work, we delve into the relationship between model scaling and performance, systematically exploring the performance trends in vision encoders, language models, dataset sizes, and test-time configurations. Through extensive evaluations on a wide range of benchmarks, including multi-discipline reasoning, document understanding, multi-image / video understanding, real-world comprehension, multimodal hallucination detection, visual grounding, multilingual capabilities, and pure language processing, InternVL 2.5 exhibits competitive performance, rivaling leading commercial models such as GPT-4o and Claude-3.5-Sonnet. Notably, our model is the first open-source MLLMs to surpass 70% on the MMMU benchmark, achieving a 3.7-point improvement through Chain-of-Thought (CoT) reasoning and showcasing strong potential for test-time scaling. We hope this model contributes to the open-source community by setting new standards for developing and applying multimodal AI systems. HuggingFace demo see https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL
• Abstract（参考訳）: InternVL 2.5は、InternVL 2.0上に構築され、コアモデルアーキテクチャを維持しながら、トレーニングおよびテスト戦略およびデータ品質の大幅な向上を実現した、高度なマルチモーダル大言語モデル(MLLM)シリーズである。 本研究では、モデルスケーリングとパフォーマンスの関係を掘り下げ、視覚エンコーダ、言語モデル、データセットサイズ、テスト時間構成のパフォーマンストレンドを体系的に探求する。 InternVL 2.5は、多分野の推論、文書理解、マルチイメージ/ビデオ理解、現実世界の理解、マルチモーダル幻覚検出、視覚的接地、多言語処理、純粋言語処理を含む幅広いベンチマークにおいて、競争力のある性能を示し、GPT-4oやClaude-3.5-Sonnetのような主要な商用モデルと競合する。 特に,我々のモデルはMMMUベンチマークで70%を超えるオープンソースMLLMであり,Chain-of-Thought(CoT)推論による3.7ポイントの改善を実現し,テストタイムスケーリングの強力な可能性を示している。 このモデルが、マルチモーダルAIシステムの開発と適用のための新しい標準を設定することで、オープンソースコミュニティに貢献できることを願っています。 HuggingFaceのデモはhttps://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVLを参照。

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