論文の概要: Taking Notes Brings Focus? Towards Multi-Turn Multimodal Dialogue Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07002v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 07:32:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:48:06.805895
• Title: Taking Notes Brings Focus? Towards Multi-Turn Multimodal Dialogue Learning
• Title（参考訳）: ノートに焦点をあてる : マルチターンマルチモーダル対話学習に向けて
• Authors: Jiazheng Liu, Sipeng Zheng, Börje F. Karlsson, Zongqing Lu,
• Abstract要約: マルチターンマルチモーダル対話データセットであるMDDiagを紹介する。 マルチモーダルグラウンドと推論機能を備えたMLLMであるDiagNoteについても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.95008932216176
• License:
• Abstract: Multimodal large language models (MLLMs), built on large-scale pre-trained vision towers and language models, have shown great capabilities in multimodal understanding. However, most existing MLLMs are trained on single-turn vision question-answering tasks, which do not accurately reflect real-world human conversations. In this paper, we introduce MMDiag, a multi-turn multimodal dialogue dataset. This dataset is collaboratively generated through deliberately designed rules and GPT assistance, featuring strong correlations between questions, between questions and images, and among different image regions; thus aligning more closely with real-world scenarios. MMDiag serves as a strong benchmark for multi-turn multimodal dialogue learning and brings more challenges to the grounding and reasoning capabilities of MLLMs. Further, inspired by human vision processing, we present DiagNote, an MLLM equipped with multimodal grounding and reasoning capabilities. DiagNote consists of two modules (Deliberate and Gaze) interacting with each other to perform Chain-of-Thought and annotations respectively, throughout multi-turn dialogues. We empirically demonstrate the advantages of DiagNote in both grounding and jointly processing and reasoning with vision and language information over existing MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前学習型視覚タワーと言語モデル上に構築されたマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)は、マルチモーダル理解において優れた機能を示している。 しかし、既存のMLLMの多くは、現実世界の人間の会話を正確に反映しない一ターン視覚質問応答タスクで訓練されている。 本稿では,マルチターンマルチモーダル対話データセットであるMDDiagを紹介する。 このデータセットは、意図的に設計されたルールとGPTアシストを通じて協調的に生成され、質問と画像、および異なる画像領域間の強い相関が特徴である。 MMDiagはマルチターンマルチモーダル対話学習の強力なベンチマークとして機能し、MLLMの基盤と推論能力にさらなる課題をもたらす。 さらに、人間の視覚処理にヒントを得て、マルチモーダルグラウンドと推論機能を備えたMLLMであるDiagNoteを提案する。 DiagNoteは、2つのモジュール(DeliberateとGaze)が相互に相互作用し、マルチターン対話を通じてそれぞれChain-of-Thoughtとアノテーションを実行する。 本研究では,既存のMLLM上での視覚情報と言語情報による基礎処理と共同処理の両方において,DiagNoteの利点を実証的に実証する。

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