論文の概要: NanoVLMs: How small can we go and still make coherent Vision Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07838v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 02:31:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:50:00.271779
• Title: NanoVLMs: How small can we go and still make coherent Vision Language Models?
• Title（参考訳）: NanoVLMs: コヒーレントなビジョン言語モデルの構築には,どの程度の規模が必要でしょうか?
• Authors: Mukund Agarwalla, Himanshu Kumar, Raj Dandekar, Rajat Dandekar, Sreedath Panat,
• Abstract要約: VLM(Vision-Language Models)は、マルチモーダルタスクにおいてLLM(Large Language Models)を活用する能力において、大きな研究の注目を集めている。 しかし、それらのポテンシャルは、プロプライエタリな制約、実質的な計算要求、アクセシビリティの制限など、固有の課題によって制限されている。 VLMは、どの程度小さく、かつ、流動的で一貫性のあるテキストを生成することができるのか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.686492659818726
• License:
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs), such as GPT-4V and Llama 3.2 vision, have garnered significant research attention for their ability to leverage Large Language Models (LLMs) in multimodal tasks. However, their potential is constrained by inherent challenges, including proprietary restrictions, substantial computational demands, and limited accessibility. Smaller models, such as GIT and BLIP, exhibit marked limitations, often failing to generate coherent and consistent text beyond a few tokens, even with extensive training. This underscores a pivotal inquiry: how small can a VLM be and still produce fluent and consistent text? Drawing inspiration from the exceptional learning process of 3-4 year old children, who rely heavily on visual cues for understanding and communication, we introduce two novel datasets: ShortDesc (featuring concise image descriptions) and LongDesc (containing more detailed image descriptions). These datasets consist of image-text pairs where the text is restricted to the simple vocabulary and syntax typically used by young children, generated with a scaled- down model, GPT-4o. Using these datasets, we demonstrate that it is possible to train VLMs that are significantly smaller, up to 10 times smaller than state of the art(SOTA) small VLMs while maintaining architectural simplicity. To evaluate the outputs, we leverage GPT-4o to grade the text, as if stories written by students, on creativity, meaningfulness, and consistency, assigning scores out of 10. This method addresses limitations of standard benchmarks by accommodating unstructured outputs and providing a multidimensional evaluation of the model capabilities. Our findings contribute to the development of lightweight, accessible multimodal models for resource constrained environments.
• Abstract（参考訳）: GPT-4V や Llama 3.2 のような視覚言語モデル (VLM) は、大規模言語モデル (LLM) をマルチモーダルタスクで活用する能力において、大きな研究の注目を集めている。 しかし、それらのポテンシャルは、プロプライエタリな制約、実質的な計算要求、アクセシビリティの制限など、固有の課題によって制限されている。 GIT や BLIP のようなより小型のモデルでは制限が顕著であり、広範囲の訓練を受けたとしても、いくつかのトークンを超えて一貫性のある一貫性のあるテキストを生成できなかった。 VLMは、どの程度小さく、かつ、流動的で一貫性のあるテキストを生成することができるのか? 理解とコミュニケーションのために視覚的手がかりに強く依存している3,4歳児の例外的学習プロセスからインスピレーションを得て,ショートデスク(簡潔な画像記述を特徴とする)とロングデスク(より詳細な画像記述を含む)という2つの新しいデータセットを導入した。 これらのデータセットは画像とテキストのペアで構成されており、テキストは単純な語彙に制限されている。 これらのデータセットを用いて、アーキテクチャの単純さを維持しつつ、最先端(SOTA)の小さなVLMよりも最大10倍小さい、はるかに小さいVLMを訓練することが可能であることを実証した。 出力を評価するために,GPT-4oを用いて,学生が書いたストーリーを,創造性,有意義性,一貫性に基づいて評価し,スコアを10点中1点に割り当てた。 本手法は,非構造化出力を調整し,モデル機能の多次元評価を行うことにより,標準ベンチマークの限界に対処する。 本研究は,資源制約環境のための軽量・アクセス可能なマルチモーダルモデルの開発に寄与する。

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