論文の概要: Mordal: Automated Pretrained Model Selection for Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00241v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 00:41:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:06:28.734125
• Title: Mordal: Automated Pretrained Model Selection for Vision Language Models
• Title（参考訳）: Mordal: 視覚言語モデルのための事前訓練モデル選択の自動化
• Authors: Shiqi He, Insu Jang, Mosharaf Chowdhury,
• Abstract要約: Mordalは自動マルチモーダルモデル検索フレームワークであり、手動で介入することなくユーザ定義タスクに最適なVLMを効率的に見つける。 評価の結果,Mordalは最大8.9times$-$11.6times$低GPU時間を用いて,与えられた問題に対して最高のVLMを見つけることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.339232569078834
• License:
• Abstract: Incorporating multiple modalities into large language models (LLMs) is a powerful way to enhance their understanding of non-textual data, enabling them to perform multimodal tasks. Vision language models (VLMs) form the fastest growing category of multimodal models because of their many practical use cases, including in healthcare, robotics, and accessibility. Unfortunately, even though different VLMs in the literature demonstrate impressive visual capabilities in different benchmarks, they are handcrafted by human experts; there is no automated framework to create task-specific multimodal models. We introduce Mordal, an automated multimodal model search framework that efficiently finds the best VLM for a user-defined task without manual intervention. Mordal achieves this both by reducing the number of candidates to consider during the search process and by minimizing the time required to evaluate each remaining candidate. Our evaluation shows that Mordal can find the best VLM for a given problem using up to $8.9\times$--$11.6\times$ lower GPU hours than grid search. In the process of our evaluation, we have also discovered new VLMs that outperform their state-of-the-art counterparts.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)に複数のモダリティを組み込むことは、非テキストデータに対する理解を強化する強力な方法であり、マルチモーダルタスクの実行を可能にする。 ヴィジュアル言語モデル(VLM)は、医療、ロボティクス、アクセシビリティなど多くの実用的なユースケースのために、マルチモーダルモデルの最速成長カテゴリを形成している。 残念ながら、文献内の異なるVLMは、異なるベンチマークで印象的な視覚能力を示しているが、人間の専門家によって手作りされている。 自動マルチモーダルモデル検索フレームワークであるMordalを導入し,手作業による介入なしにユーザ定義タスクに最適なVLMを効率よく見つける。 Mordalは、検索過程で考慮すべき候補数を減らし、残りの候補を評価するのに必要な時間を最小化する。 評価の結果,最大8.9\times$--$11.6\times$低GPU時間を用いて,与えられた問題に対する最良のVLMを見つけることができることがわかった。 評価の過程では,最先端のVLMよりも優れた新しいVLMも発見されている。

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