論文の概要: Zero-Shot, But at What Cost? Unveiling the Hidden Overhead of MILS's LLM-CLIP Framework for Image Captioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15199v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 16:16:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 15:41:48.861709
• Title: Zero-Shot, But at What Cost? Unveiling the Hidden Overhead of MILS's LLM-CLIP Framework for Image Captioning
• Title（参考訳）: MILSのLCM-CLIPフレームワークを画像キャプチャーに隠されたまま公開
• Authors: Yassir Benhammou, Alessandro Tiberio, Gabriel Trautmann, Suman Kalyan,
• Abstract要約: MILSは"LLMはトレーニングなしで見たり聞いたりできます"と主張するフレームワークです。 この研究は、MILSにおける出力品質と計算コストの間のトレードオフを公開し、定量化した最初のものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: MILS (Multimodal Iterative LLM Solver) is a recently published framework that claims "LLMs can see and hear without any training" by leveraging an iterative, LLM-CLIP based approach for zero-shot image captioning. While this MILS approach demonstrates good performance, our investigation reveals that this success comes at a hidden, substantial computational cost due to its expensive multi-step refinement process. In contrast, alternative models such as BLIP-2 and GPT-4V achieve competitive results through a streamlined, single-pass approach. We hypothesize that the significant overhead inherent in MILS's iterative process may undermine its practical benefits, thereby challenging the narrative that zero-shot performance can be attained without incurring heavy resource demands. This work is the first to expose and quantify the trade-offs between output quality and computational cost in MILS, providing critical insights for the design of more efficient multimodal models.
• Abstract（参考訳）: MILS(Multimodal Iterative LLM Solver)は、ゼロショット画像キャプションに反復的LLM-CLIPベースのアプローチを活用することで、"LLMs can see and hear without training"と主張する、最近公開されたフレームワークである。 このMILS手法は優れた性能を示すが、我々はこの成功は高コストのマルチステップ精錬プロセスのために隠れた、実質的な計算コストが伴うことを示した。 対照的に、BLIP-2 や GPT-4V のような代替モデルは、合理化されたシングルパスアプローチによって競合する結果を得る。 我々は、MILSの反復的プロセスに固有の大きなオーバーヘッドが実用上の利点を損なう可能性があると仮定し、過剰なリソース要求を伴わずにゼロショット性能を達成できるという物語に挑戦する。 この研究は、MILSにおける出力品質と計算コストのトレードオフを初めて公開し、定量化し、より効率的なマルチモーダルモデルの設計に重要な洞察を与える。

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