論文の概要: MAGE: Multimodal Alignment and Generation Enhancement via Bridging Visual and Semantic Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21741v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:17:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.245398
• Title: MAGE: Multimodal Alignment and Generation Enhancement via Bridging Visual and Semantic Spaces
• Title（参考訳）: MAGE: ブリッジングビジュアル空間とセマンティック空間によるマルチモーダルアライメントとジェネレーション拡張
• Authors: Shaojun E, Yuchen Yang, Jiaheng Wu, Yan Zhang, Tiejun Zhao, Ziyan Chen,
• Abstract要約: MAGEは、革新的なアライメント機構を通じて視覚とテキストの意味空間をブリッジする新しいフレームワークである。 我々は、クロスエントロピーと平均二乗誤差を組み合わせたトレーニング戦略を採用し、アライメント効果を著しく向上させる。 提案するマルチモーダル大規模モデルアーキテクチャであるMAGEは,様々な評価ベンチマークにおける類似の手法と比較して,性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.447713697204225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the latest advancements in multimodal learning, effectively addressing the spatial and semantic losses of visual data after encoding remains a critical challenge. This is because the performance of large multimodal models is positively correlated with the coupling between visual encoders and large language models. Existing approaches often face issues such as vector gaps or semantic disparities, resulting in information loss during the propagation process. To address these issues, we propose MAGE (Multimodal Alignment and Generation Enhancement), a novel framework that bridges the semantic spaces of vision and text through an innovative alignment mechanism. By introducing the Intelligent Alignment Network (IAN), MAGE achieves dimensional and semantic alignment. To reduce the gap between synonymous heterogeneous data, we employ a training strategy that combines cross-entropy and mean squared error, significantly enhancing the alignment effect. Moreover, to enhance MAGE's "Any-to-Any" capability, we developed a fine-tuning dataset for multimodal tool-calling instructions to expand the model's output capability boundaries. Finally, our proposed multimodal large model architecture, MAGE, achieved significantly better performance compared to similar works across various evaluation benchmarks, including MME, MMBench, and SEED. Complete code and appendix are available at: https://github.com/GTCOM-NLP/MAGE.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習の最近の進歩では、符号化後の視覚データの空間的・意味的な損失に効果的に対処することが重要な課題である。 これは、大規模マルチモーダルモデルの性能が視覚エンコーダと大規模言語モデルの結合と正の相関関係にあるためである。 既存のアプローチでは、ベクトルギャップや意味的格差といった問題に直面することが多く、伝播プロセス中に情報損失が発生する。 これらの課題に対処するために,革新的なアライメント機構を通じて視覚とテキストの意味空間をブリッジする新しいフレームワークであるMAGE(Multimodal Alignment and Generation Enhancement)を提案する。 Intelligent Alignment Network (IAN)を導入することで、MAGEは次元的および意味的アライメントを実現する。 異種データ間のギャップを低減するため,クロスエントロピーと平均二乗誤差を組み合わせたトレーニング戦略を採用し,アライメント効果を著しく向上させた。 さらに,MAGEの"Any-to-Any"機能を強化するために,マルチモーダルツールコール命令のための微調整データセットを開発し,モデル出力機能の境界を拡大した。 最後に,提案するマルチモーダル大規模モデルアーキテクチャであるMAGEは,MME,MMBench,SEEDなど,様々な評価ベンチマークで比較して,性能が大幅に向上した。 完全なコードと付録は、https://github.com/GTCOM-NLP/MAGEで入手できる。

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