論文の概要: ProVision: Programmatically Scaling Vision-centric Instruction Data for Multimodal Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07012v3
• Date: Sun, 29 Dec 2024 03:52:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:16:53.684424
• Title: ProVision: Programmatically Scaling Vision-centric Instruction Data for Multimodal Language Models
• Title（参考訳）: ProVision:マルチモーダル言語モデルのための視覚中心インストラクションデータのプログラムスケーリング
• Authors: Jieyu Zhang, Le Xue, Linxin Song, Jun Wang, Weikai Huang, Manli Shu, An Yan, Zixian Ma, Juan Carlos Niebles, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Zeyuan Chen, Ranjay Krishna, Ran Xu,
• Abstract要約: 既存のプラクティスは命令データを生成するために、強力だが高価な言語モデル(LLM)やマルチモーダル言語モデル(MLM)に依存している。 本稿では,シーングラフを画像のシンボル表現として利用し,視覚中心の命令データを体系的に合成するプログラムを提案する。 提案手法は,データ生成プロセスの解釈可能性と制御性を保証し,実際の精度を維持しながら効率よくスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.25208095165486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of multimodal applications, instruction data has become critical for training multimodal language models capable of understanding complex image-based queries. Existing practices rely on powerful but costly large language models (LLMs) or multimodal language models (MLMs) to produce instruction data. These are often prone to hallucinations, licensing issues and the generation process is often hard to scale and interpret. In this work, we present a programmatic approach that employs scene graphs as symbolic representations of images and human-written programs to systematically synthesize vision-centric instruction data. Our approach ensures the interpretability and controllability of the data generation process and scales efficiently while maintaining factual accuracy. By implementing a suite of 24 single-image, 14 multi-image instruction generators, and a scene graph generation pipeline, we build a scalable, cost-effective system: ProVision which produces diverse question-answer pairs concerning objects, attributes, relations, depth, etc., for any given image. Applied to Visual Genome and DataComp datasets, we generate over 10 million instruction data points, ProVision-10M, and leverage them in both pretraining and instruction tuning stages of MLMs. When adopted in the instruction tuning stage, our single-image instruction data yields up to a 7% improvement on the 2D split and 8% on the 3D split of CVBench, along with a 3% increase in performance on QBench2, RealWorldQA, and MMMU. Our multi-image instruction data leads to an 8% improvement on Mantis-Eval. Incorporation of our data in both pre-training and fine-tuning stages of xGen-MM-4B leads to an averaged improvement of 1.6% across 11 benchmarks.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルアプリケーションの普及に伴い、複雑な画像ベースのクエリを理解可能なマルチモーダル言語モデルのトレーニングには、命令データの重要性が高まっている。 既存のプラクティスは命令データを生成するために、強力だが高価な言語モデル(LLM)やマルチモーダル言語モデル(MLM)に依存している。 これらは、幻覚、ライセンス問題、生成プロセスのスケールと解釈が難しいことが多い。 本研究では,シーングラフを画像のシンボル表現として利用し,視覚中心の命令データを体系的に合成するプログラムを提案する。 提案手法は,データ生成プロセスの解釈可能性と制御性を保証し,実際の精度を維持しながら効率よくスケールする。 任意の画像に対して,オブジェクト,属性,関係,深さなどの多様な問合せ対を生成するProVisionという,24の単一イメージ,14のマルチイメージ命令ジェネレータ,およびシーングラフ生成パイプラインを実装して,スケーラブルで費用対効果の高いシステムを構築した。 Visual Genome と DataComp のデータセットに適用し,1000 万以上の命令データポイントである ProVision-10M を生成し,それらを MLM の事前学習と命令チューニングの段階に活用する。 命令チューニング段階では,2次元分割で最大7%,CVBenchの3次元分割で最大8%,QBench2,RealWorldQA,MMMUのパフォーマンスが3%向上した。 マルチイメージのインストラクションデータにより,Mantis-Evalは8%向上した。 xGen-MM-4Bの事前学習および微調整段階におけるデータの取り込みは、11ベンチマークで平均1.6%改善する。

関連論文リスト

• Picking the Cream of the Crop: Visual-Centric Data Selection with Collaborative Agents [62.616106562146776]
  textbfVisual-Centric textbfSelection approach by textbfAgents Collaboration (ViSA)を提案する。 提案手法は,(1)視覚エージェントの協調による画像情報定量化手法により,リッチな視覚情報を持つ画像を選択する方法,(2)高品質な画像に関連する高品質な画像を選択する視覚中心の指示品質評価手法からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T09:37:30Z)
• 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)
• Generative Visual Instruction Tuning [11.727612242016871]
  本稿では,大規模なマルチモーダルモデルのゼロショット機能を改善するために,自動生成した命令追従データを提案する。 GenLLaVAは、ジェネレーティブな大言語であり、ビジュアルアシスタントである。 我々のモデルはLLaVAよりも優れた視覚理解能力を示し、ネイティブマルチモーダルモデルと競合する結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:06:58Z)
• Instruction-Guided Visual Masking [25.26544571379426]
  Instruction-guided Visual Masking (IVM) は多様なマルチモーダルモデルと互換性のある多目的な視覚的接地モデルである。 IVMを拡張したマルチモーダルモデルは、タスク関連の画像領域に効果的にフォーカスすることで、複雑な命令との整合性を向上することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T07:48:32Z)
• Enhancing Large Vision Language Models with Self-Training on Image Comprehension [131.14381425260706]
  本稿では、画像理解に特化して自己学習アプローチを強調する自己学習 on Image (STIC)を紹介する。 まず、ラベルのない画像を用いて、画像記述の好みを自己構築する。 抽出した視覚情報に対する推論をさらに自己改善するため,既存の命令調整データのごく一部をモデルに再利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T05:53:49Z)
• Draw-and-Understand: Leveraging Visual Prompts to Enable MLLMs to Comprehend What You Want [58.091825321168514]
  我々はDraw-and-Understandフレームワークを提案し、視覚的プロンプト理解機能をMLLM(Multimodal Large Language Models)に統合する方法を探る。 視覚的なプロンプトにより、ユーザーはマルチモーダルなインストラクションを通じて対話することができ、モデルの対話性ときめ細かなイメージ理解を高めることができる。 本稿では,様々な学習済みMLLMに適応し,様々な視覚的プロンプトを認識可能な汎用アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T16:26:20Z)
• MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training [103.72844619581811]
  MLLM(Performant Multimodal Large Language Models)を構築する。 特に,さまざまなアーキテクチャコンポーネントとデータ選択の重要性について検討する。 本稿では,画像キャプチャ,インターリーブ画像テキスト,テキストのみのデータを組み合わせた大規模マルチモーダル事前学習について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T17:51:32Z)
• Pink: Unveiling the Power of Referential Comprehension for Multi-modal LLMs [49.88461345825586]
  本稿では,MLLMの微細な画像理解能力を高めるための新しい枠組みを提案する。 本稿では,既存のデータセットのアノテーションを活用して,命令チューニングデータセットを低コストで構築する手法を提案する。 本研究では,Qwen-VLよりも5.2%精度が向上し,Kosmos-2の精度が24.7%向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T05:53:15Z)
• SVIT: Scaling up Visual Instruction Tuning [26.794950789335402]
  我々は,会話質問応答(QA)ペアの1.6M,QAペアの1.6M,QAペアの1.0M,詳細な画像記述の106Kを含む4200万の視覚的インストラクションチューニングデータを構築した。 実験では、提案したデータセットに基づいてトレーニングされたSVIT-v1.5が、一般的なベンチマークで最先端のマルチモーダル大規模言語モデルを上回っていることを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T03:25:14Z)

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。