論文の概要: CAFe: Unifying Representation and Generation with Contrastive-Autoregressive Finetuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19900v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 17:57:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:00.333753
• Title: CAFe: Unifying Representation and Generation with Contrastive-Autoregressive Finetuning
• Title（参考訳）: CAFe: コントラスト自己回帰ファインタニングによる表現と生成の統合
• Authors: Hao Yu, Zhuokai Zhao, Shen Yan, Lukasz Korycki, Jianyu Wang, Baosheng He, Jiayi Liu, Lizhu Zhang, Xiangjun Fan, Hanchao Yu,
• Abstract要約: 本稿では,LVLMを表現タスクと生成タスクの両方に拡張する,対照的に自己回帰的な微調整フレームワークであるCAFeを紹介する。 提案手法は,従来のタスクを統一し,マルチモーダル検索とマルチモーダル生成ベンチマークの両面で最先端の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.981279071712173
• License:
• Abstract: The rapid advancement of large vision-language models (LVLMs) has driven significant progress in multimodal tasks, enabling models to interpret, reason, and generate outputs across both visual and textual domains. While excelling in generative tasks, existing LVLMs often face limitations in tasks requiring high-fidelity representation learning, such as generating image or text embeddings for retrieval. Recent work has proposed finetuning LVLMs for representational learning, but the fine-tuned model often loses its generative capabilities due to the representational learning training paradigm. To address this trade-off, we introduce CAFe, a contrastive-autoregressive fine-tuning framework that enhances LVLMs for both representation and generative tasks. By integrating a contrastive objective with autoregressive language modeling, our approach unifies these traditionally separate tasks, achieving state-of-the-art results in both multimodal retrieval and multimodal generative benchmarks, including object hallucination (OH) mitigation. CAFe establishes a novel framework that synergizes embedding and generative functionalities in a single model, setting a foundation for future multimodal models that excel in both retrieval precision and coherent output generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)の急速な進歩は、マルチモーダルタスクにおいて大きな進歩をもたらし、モデルが視覚領域とテキスト領域の両方にわたるアウトプットを解釈し、推論し、生成することを可能にする。 生成タスクに優れているが、既存のLVLMは画像やテキストの埋め込みなどの高忠実度表現学習を必要とするタスクの制限に直面していることが多い。 最近の研究は、表現学習のための微調整LVLMを提案しているが、微調整モデルは表現学習訓練パラダイムのためにしばしば生成能力を失う。 このトレードオフに対処するために,表現性および生成性の両方においてLVLMを強化した,対照的に自己回帰的な微調整フレームワークであるCAFeを紹介する。 自己回帰型言語モデリングと対照的な目的を融合させることにより、我々のアプローチは従来のタスクを統一し、オブジェクト幻覚(OH)緩和を含むマルチモーダル検索とマルチモーダル生成ベンチマークの両方で最先端の結果を得る。 CAFeは、単一のモデルに埋め込みと生成機能を相乗化する新しいフレームワークを確立し、検索精度とコヒーレントな出力生成の両方に優れた将来のマルチモーダルモデルの基盤を確立する。

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