論文の概要: LLaVA-OneVision-1.5: Fully Open Framework for Democratized Multimodal Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23661v2
• Date: Thu, 09 Oct 2025 11:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.723099
• Title: LLaVA-OneVision-1.5: Fully Open Framework for Democratized Multimodal Training
• Title（参考訳）: LLaVA-OneVision-1.5: 民主化されたマルチモーダルトレーニングのための完全なオープンフレームワーク
• Abstract要約: LLaVA-OneVision-1.5はLMMの新しいファミリーである これは、計算コストと財政コストを大幅に削減して最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.9242035107991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present LLaVA-OneVision-1.5, a novel family of Large Multimodal Models (LMMs) that achieve state-of-the-art performance with significantly reduced computational and financial costs. Different from the existing works, LLaVA-OneVision-1.5 provides an open, efficient, and reproducible framework for building high-quality vision-language models entirely from scratch. The LLaVA-OneVision-1.5 release comprises three primary components: (1) Large-Scale Curated Datasets: We construct an 85M concept-balanced pretraining dataset LLaVA-OneVision-1.5-Mid-Traning and a meticulously curated 22M instruction dataset LLaVA-OneVision-1.5-Instruct. (2) Efficient Training Framework: We develop a complete end-to-end efficient training framework leveraging an offline parallel data packing strategy to facilitate the training of LLaVA-OneVision-1.5 within a $16,000 budget. (3) State-of-the-art Performance: Experimental results demonstrate that LLaVA-OneVision-1.5 yields exceptionally competitive performance across a broad range of downstream tasks. Specifically, LLaVA-OneVision-1.5-8B outperforms Qwen2.5-VL-7B on 18 of 27 benchmarks, and LLaVA-OneVision-1.5-4B surpasses Qwen2.5-VL-3B on all 27 benchmarks. We anticipate releasing LLaVA-OneVision-1.5-RL shortly and encourage the community to await further updates.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LLaVA-OneVision-1.5を提案する。LLaVA-OneVision-1.5はLMM(Large Multimodal Models)の新たなファミリーで,計算コストと費用を大幅に削減して最先端の性能を実現する。 既存の作業とは異なり、LLaVA-OneVision-1.5は、スクラッチから高品質の視覚言語モデルを構築するための、オープンで効率的で再現可能なフレームワークを提供する。 LLaVA-OneVision-1.5リリースは、(1)大規模キュレートデータセット:85Mの概念バランス付き事前学習データセットLLaVA-OneVision-1.5-Mid-Traningと、精巧にキュレートされた22M命令データセットLLaVA-OneVision-1.5-Instructの3つの主要コンポーネントから構成される。 2) 効率的なトレーニングフレームワーク: LLaVA-OneVision-1.5のトレーニングを容易にするために,オフライン並列データパッキング戦略を活用する,エンドツーエンドの効率的なトレーニングフレームワークを開発する。 (3)最先端性能: 実験結果から,LLaVA-OneVision-1.5は幅広い下流タスクにおいて非常に競争力のある性能を示す。 具体的には、LLaVA-OneVision-1.5-8Bは27ベンチマーク中18ベンチマークでQwen2.5-VL-7Bを上回っ、LLaVA-OneVision-1.5-4Bは27ベンチマークでQwen2.5-VL-3Bを上回っている。 近いうちにLLaVA-OneVision-1.5-RLをリリースする予定です。

関連論文リスト

• VITAL: Vision-Encoder-centered Pre-training for LMMs in Visual Quality Assessment [88.83260031198023]
  本稿では,視覚エンコーダを中心とした生成事前学習パイプラインを提案し,VITAL-Series LMMを開発した。 これまでで最大のVQualAトレーニングデータセットである、450万以上の視覚言語(VL)ペアを構築した。 モデルの定量的スコアリング精度を同時に向上するマルチタスクトレーニングワークフローを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-22T07:55:21Z)
• InternVL3.5: Advancing Open-Source Multimodal Models in Versatility, Reasoning, and Efficiency [255.9417257812203]
  InternVL 3.5は、多目的性、推論能力、推論効率を大幅に向上させる、オープンソースの新しいマルチモーダルモデルである。 主要なイノベーションはCascade Reinforcement Learningフレームワークで、2段階のプロセスを通じて推論を強化する。 我々の最大のモデルであるInternVL3.5-241B-A28Bは、一般的なマルチモーダル、推論、テキスト、エージェントタスクにわたるオープンソースのMLLMの最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-25T17:58:17Z)
• Mono-InternVL-1.5: Towards Cheaper and Faster Monolithic Multimodal Large Language Models [70.59376970630387]
  本稿では,モノリシックなマルチモーダル大言語モデル(MLLM)について述べる。 モノリシックMLLMの既存の構造と事前学習戦略は不安定な最適化と破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。 これらの課題に対処するために、我々は、新しい視覚パラメータ空間を事前訓練されたLLMに組み込むことで、デルタチューニングによるノイズの多いデータから視覚知識の安定した学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-16T18:31:23Z)
• Seed1.5-VL Technical Report [237.80875144753307]
  Seed1.5-VLは、汎用マルチモーダル理解と推論を促進するために設計されたビジョン言語基盤モデルである。 幅広いパブリックなVLMベンチマークと内部評価スイートで強力なパフォーマンスを提供する。 GUI制御やゲームプレイといったエージェント中心のタスクでは、Seed1.5-VLはOpenAI CUAやClaude 3.7など、主要なマルチモーダルシステムより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-11T17:28:30Z)
• Concept-skill Transferability-based Data Selection for Large Vision-Language Models [56.0725292404808]
  視覚言語モデルを学習するための効果的でスケーラブルなデータ選択手法であるCOINCIDEを紹介する。 我々は,目標LVLMに必要な概念スキル構成を識別する小型モデルからの内部アクティベーションを用いて,トレーニングデータをクラスタ化する。 実験により、COINCIDEは8つの強いベースラインに対して、優れた性能とデータ選択効率を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T16:15:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。