論文の概要: DAMA: Data- and Model-aware Alignment of Multi-modal LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01943v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 13:59:04.894532
• Title: DAMA: Data- and Model-aware Alignment of Multi-modal LLMs
• Title（参考訳）: DAMA:マルチモーダルLLMのデータ・モデル対応アライメント
• Authors: Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Xiaojun Jia, Shuo Wang, YiFan Zhang, Junfeng Fang, Xiang Wang, Xiangnan He,
• Abstract要約: 本稿では,データとモデルを考慮したDPO(DAMA)を提案し,最適化プロセスを2つの重要な側面から調整する。 2つの戦略を組み合わせることで、DAMAはモデルが様々なレベルの硬さを持つデータに効果的に適応できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.116618294885065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) has shown effectiveness in aligning multi-modal large language models (MLLM) with human preferences. However, existing methods exhibit an imbalanced responsiveness to the data of varying hardness, tending to overfit on the easy-to-distinguish data while underfitting on the hard-to-distinguish data. In this paper, we propose Data- and Model-aware DPO (DAMA) to dynamically adjust the optimization process from two key aspects: (1) a data-aware strategy that incorporates data hardness, and (2) a model-aware strategy that integrates real-time model responses. By combining the two strategies, DAMA enables the model to effectively adapt to data with varying levels of hardness. Extensive experiments on five benchmarks demonstrate that DAMA not only significantly enhances the trustworthiness, but also improves the effectiveness over general tasks. For instance, on the Object-HalBench, our DAMA-7B reduces response-level and mentioned-level hallucination by 90.0% and 95.3%, respectively, surpassing the performance of GPT-4V.
• Abstract（参考訳）: 直接選好最適化(DPO)は、マルチモーダル大言語モデル(MLLM)と人間の選好の整合性を示す。 しかし, 従来の手法では, 様々な硬さのデータに対して不均衡な応答性を示し, 識別し易いデータに過度に適合し, 識別し難いデータに過度に適合する傾向にある。 本稿では,データハードネスを組み込んだデータ認識戦略と,リアルタイムモデル応答を統合するモデル認識戦略の2つの主要な側面から,最適化プロセスを動的に調整するデータ認識DPO(DAMA)を提案する。 2つの戦略を組み合わせることで、DAMAはモデルが様々なレベルの硬さを持つデータに効果的に適応できるようにする。 5つのベンチマークでの大規模な実験により、DAMAは信頼性を著しく向上するだけでなく、一般的なタスクに対する効果も向上することが示された。 例えば、Object-HalBenchでは、私たちのDAMA-7Bは応答レベルと言及レベルの幻覚をそれぞれ90.0%、95.3%減らし、GPT-4Vを上回ります。

関連論文リスト

• DONOD: Robust and Generalizable Instruction Fine-Tuning for LLMs via Model-Intrinsic Dataset Pruning [22.704995231753397]
  大規模言語モデル(LLM)のアドホック命令の微調整は、ドメイン固有の適応に広く採用されている。 本研究では,軽量なモデル固有データ解析手法であるDONODを提案する。 完全なデータセットの70%をフィルタリングすることで、ターゲットドメインの精度を14.90%、クロスドメインの精度を5.67%向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-21T02:25:03Z)
• More is Less: The Pitfalls of Multi-Model Synthetic Preference Data in DPO Safety Alignment [80.04449725137177]
  直接選好最適化(DPO)は、人間のフィードバックによる強化学習の、シンプルで効果的な代替手段として登場した。 我々の研究は、DPOアライメントに関連する、目覚ましい、安全性に特有な現象を明らかにした。 選択されたペアと拒否されたペアに対してのみ自己生成されたレスポンスを使用することで、より強力なモデルからのレスポンスを含む構成を大幅に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T00:36:40Z)
• Towards Robust Universal Information Extraction: Benchmark, Evaluation, and Solution [66.11004226578771]
  既存の堅牢なベンチマークデータセットには2つの重要な制限がある。 単一の情報抽出(IE)タスクに対して、限られた範囲の摂動しか生成しない。 LLM(Large Language Models)の強力な生成機能を考慮すると、ruIE-Benchと呼ばれるRobust UIEのための新しいベンチマークデータセットを導入する。 データのうち、 textbf15% しかトレーニングしない場合、3つの IE タスクに対して、平均 textbf7.5% の相対的なパフォーマンス改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T05:39:29Z)
• Dynamic Noise Preference Optimization for LLM Self-Improvement via Synthetic Data [51.62162460809116]
  我々は、イテレーション間で一貫した改善を保証するために、動的ノイズ優先最適化(DNPO)を導入します。 Zephyr-7Bでの実験では、DNPOは既存の手法を一貫して上回り、平均性能は2.6%向上した。 DNPOは、GPT-4評価のベースラインに比べて29.4%のウィンロス率差で、モデル生成データの品質が大幅に向上したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T01:20:09Z)
• Multimodal Preference Data Synthetic Alignment with Reward Model [23.978820500281213]
  本稿では,DPOトレーニングによる効果的なマルチモーダルアライメントのための人選好のプロキシとして,報酬モデルを用いて合成データを生成する新しいフレームワークを提案する。 実験結果から、生成モデルや報酬モデルのような選択された合成データの統合は、人手による注釈付きデータへの依存を効果的に軽減できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T09:29:40Z)
• Star-Agents: Automatic Data Optimization with LLM Agents for Instruction Tuning [71.2981957820888]
  本稿では,データセット間のデータ品質向上を自動化する新しいStar-Agentsフレームワークを提案する。 このフレームワークは最初,複数のLDMエージェントを用いた多様なインストラクションデータを生成する。 生成したデータは、難易度と品質の両方を評価する二重モデル法を用いて厳密な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T02:30:53Z)
• Enhancing the Reasoning Ability of Multimodal Large Language Models via Mixed Preference Optimization [65.64108848398696]
  本稿では,MLLMのマルチモーダル推論能力を高めるための選好最適化プロセスを提案する。 我々は,マルチモーダルCoT性能を向上する,MPO(Mixed Preference Optimization)と呼ばれるシンプルで効果的な手法を開発した。 我々のモデルであるInternVL2-8B-MPOは、MathVista上で67.0の精度を実現し、InternVL2-8Bを8.7ポイント上回り、10倍のInternVL2-76Bに匹敵する性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T18:59:27Z)
• Optimizing LLMs with Direct Preferences: A Data Efficiency Perspective [4.548047308860141]
  本研究では,異なる種類の嗜好データがモデル性能に与える影響について検討する。 収集に費用がかかる大量の好みデータへの依存を減らすことを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T00:11:41Z)
• On-the-fly Modulation for Balanced Multimodal Learning [53.616094855778954]
  マルチモーダル学習は、異なるモーダルからの情報を統合することでモデル性能を向上させることが期待されている。 広く使われている共同トレーニング戦略は、不均衡で最適化されていないユニモーダル表現につながる。 そこで本研究では,OGM(On-the-fly Prediction Modulation)とOGM(On-the-fly Gradient Modulation)の戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T13:15:50Z)
• MITA: Bridging the Gap between Model and Data for Test-time Adaptation [68.62509948690698]
  テスト時間適応(TTA)は、モデルの一般化性を高めるための有望なパラダイムとして登場した。 本稿では,Met-In-The-MiddleをベースとしたMITAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T07:02:33Z)
• Bridging and Modeling Correlations in Pairwise Data for Direct Preference Optimization [75.1240295759264]
  本稿では,BMC という名前のペアデータにおけるブリッジ・アンド・モデリングの効果的なフレームワークを提案する。 目的の修正によって、ペアの選好信号の一貫性と情報性が向上する。 DPOだけではこれらの相関をモデル化し、ニュアンス付き変動を捉えるには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:29:47Z)
• A Self-Supervised Paradigm for Data-Efficient Medical Foundation Model Pre-training: V-information Optimization Framework [15.413974936297082]
  大規模データセット上での自己教師付き事前トレーニング医療基盤モデルは、例外的なパフォーマンスを示す。 近年の研究では、データ効率のよい学習手法を導入して、この共通パラダイムに挑戦している。 本稿では, 基本モデルの自己教師型事前学習にV情報を導入し, サンプル選択の理論的基礎を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T10:28:54Z)
• Self-Augmented Preference Optimization: Off-Policy Paradigms for Language Model Alignment [104.18002641195442]
  既存のペアデータを必要としない、効果的でスケーラブルなトレーニングパラダイムである自己拡張型優先度最適化(SAPO)を導入する。 負の反応を自律的に生成するセルフプレイの概念に基づいて、我々はさらに、データ探索とエクスプロイトを強化するために、非政治的な学習パイプラインを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T14:21:04Z)
• BiMix: A Bivariate Data Mixing Law for Language Model Pretraining [47.77701041534746]
  事前学習データ構成がモデル性能に与える影響はいまだよく分かっていない。 $textbfBiMix$は、データの混合を理解し、最適化するための体系的なフレームワークを提供する。 我々の研究は、データミキシングの力学に関する理論的知見と、LLMトレーニング効率を向上させるための実践的なツールの両方に貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T09:44:02Z)
• APrompt4EM: Augmented Prompt Tuning for Generalized Entity Matching [5.92432068962337]
  Generalized Entity Matching (GEM)は、異なるフォーマットで表される2つのレコードが同じ現実世界のエンティティを指すかどうかを判定することを目的としている。 本稿では,2つの主な改善点からなる課題に対する拡張的プロンプトチューニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-08T05:38:56Z)
• When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language Models [65.19127815275307]
  PETALは、一意のモード近似技術によって達成される全パラメータの0.5%しか必要とせず、トレーニングプロセスに革命をもたらす。 実験の結果,PETALは現状の手法をほとんどのシナリオで上回るだけでなく,完全な微調整モデルよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T17:13:08Z)

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。