論文の概要: Language Integration in Fine-Tuning Multimodal Large Language Models for Image-Based Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14997v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 15:05:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.152775
• Title: Language Integration in Fine-Tuning Multimodal Large Language Models for Image-Based Regression
• Title（参考訳）: 画像ベース回帰のための微調整多モード大言語モデルにおける言語統合
• Authors: Roy H. Jennings, Genady Paikin, Roy Shaul, Evgeny Soloveichik,
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーベース分類(RvTC)が語彙制約型分類を柔軟なビンベースアプローチで置き換える方法を示す。 汎用的なタスク記述とは異なり、特定の画像に関する意味情報を含むプロンプトにより、MLLMはクロスモーダル理解を活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9998889086656586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) show promise for image-based regression tasks, but current approaches face key limitations. Recent methods fine-tune MLLMs using preset output vocabularies and generic task-level prompts (e.g., "How would you rate this image?"), assuming this mimics human rating behavior. Our analysis reveals these approaches provide no benefit over image-only training. Models using preset vocabularies and generic prompts perform equivalently to image-only models, failing to leverage semantic understanding from textual input. We propose Regression via Transformer-Based Classification (RvTC), which replaces vocabulary-constrained classification with a flexible bin-based approach. Unlike approaches that address discretization errors through complex distributional modeling, RvTC eliminates manual vocabulary crafting through straightforward bin increase, achieving state-of-the-art performance on four image assessment datasets using only images. More importantly, we demonstrate that data-specific prompts dramatically improve performance. Unlike generic task descriptions, prompts containing semantic information about specific images enable MLLMs to leverage cross-modal understanding. On the AVA dataset, adding challenge titles to prompts improves correlations from 0.83 to 0.90, a new state-of-the-art. We demonstrate through empirical evidence from the AVA and AGIQA-3k datasets that MLLMs benefit from semantic prompt information surpassing mere statistical biases. This underscores the importance of incorporating meaningful textual context in multimodal regression tasks.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、画像ベースの回帰タスクを約束するが、現在のアプローチは重要な制限に直面している。 近年のMLLMの微調整手法は、人間の評価行動を模倣するものとして、予め設定された出力語彙と一般的なタスクレベルのプロンプト(例:「この画像はどのように評価するのか?」)を用いている。 分析の結果,これらの手法は画像のみのトレーニングよりも有益であることがわかった。 プリセット語彙とジェネリックプロンプトを用いたモデルは、画像のみのモデルと同等に機能し、テキスト入力からのセマンティック理解を活用できない。 本稿では,語彙制約付き分類を柔軟なビンベースアプローチで置き換えるRegression via Transformer-Based Classification (RvTC)を提案する。 複雑な分布モデリングによる離散化エラーに対処するアプローチとは異なり、RvTCは、直感的なビン増加による手動語彙作成を排除し、画像のみを使用して4つの画像アセスメントデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成する。 さらに重要なことは、データ固有のプロンプトがパフォーマンスを劇的に改善することを示しています。 汎用的なタスク記述とは異なり、特定の画像に関する意味情報を含むプロンプトにより、MLLMはクロスモーダル理解を活用することができる。 AVAデータセットでは、新しい最先端である0.83から0.90までの相関性を改善するためにチャレンジタイトルを追加する。 我々は,AVAおよびAGIQA-3kデータセットから得られた経験的証拠を通じて,MLLMが単なる統計的バイアスを超える意味的情報から恩恵を受けることを示す。 このことは、多モーダル回帰タスクに意味のあるテキストコンテキストを組み込むことの重要性を浮き彫りにする。

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