論文の概要: Do we Really Need Visual Instructions? Towards Visual Instruction-Free Fine-tuning for Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11427v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 04:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:45.783201
• Title: Do we Really Need Visual Instructions? Towards Visual Instruction-Free Fine-tuning for Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚インストラクションは本当に必要か? : 大規模視覚言語モデルのための視覚インストラクションフリーファインタニングに向けて
• Authors: Zikang Liu, Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Dawei Gao, Yaliang Li, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: LVLMのための視覚的命令なし微調整フレームワークであるViFTを提案する。 我々は、タスク解決能力と視覚知覚能力を個別に学習するために、トレーニング中にテキストのみの指示と画像キャプションデータのみを必要とする。 実験結果から,VFTはいくつかの視覚的推論と,それに続く視覚的指示に対して,最先端の性能を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.38740043393527
• License:
• Abstract: Visual instruction tuning has become the predominant technology in eliciting the multimodal task-solving capabilities of large vision-language models (LVLMs). Despite the success, as visual instructions require images as the input, it would leave the gap in inheriting the task-solving capabilities from the backbone LLMs, and make it costly to collect a large-scale dataset. To address it, we propose ViFT, a visual instruction-free fine-tuning framework for LVLMs. In ViFT, we only require the text-only instructions and image caption data during training, to separately learn the task-solving and visual perception abilities. During inference, we extract and combine the representations of the text and image inputs, for fusing the two abilities to fulfill multimodal tasks. Experimental results demonstrate that ViFT can achieve state-of-the-art performance on several visual reasoning and visual instruction following benchmarks, with rather less training data. Our code and data will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 視覚インストラクションチューニングは、大規模視覚言語モデル(LVLM)のマルチモーダルタスク解決能力を引き出す上で、主要な技術となっている。 この成功にもかかわらず、視覚的な指示は入力としてイメージを必要とするため、バックボーンのLSMからタスク解決能力を継承するギャップを埋め、大規模なデータセットを収集するのにコストがかかる。 そこで我々は,LVLMのための視覚的命令なし微調整フレームワークであるViFTを提案する。 ViFTでは、タスク解決能力と視覚知覚能力を個別に学習するために、トレーニング中にテキストのみの指示と画像キャプションデータしか必要としない。 推論の際には,テキストと画像の入力の表現を抽出・結合し,2つの機能を融合させてマルチモーダルなタスクを遂行する。 実験結果から、ViFTは、より少ないトレーニングデータで、いくつかの視覚的推論と、それに続く視覚的指示に対して、最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。 コードとデータは公開されます。

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