論文の概要: UVLM: A Universal Vision-Language Model Loader for Reproducible Multimodal Benchmarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13893v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 11:07:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.471079
• Title: UVLM: A Universal Vision-Language Model Loader for Reproducible Multimodal Benchmarking
• Title（参考訳）: UVLM: 再現可能なマルチモーダルベンチマークのためのユニバーサルビジョンランゲージモデルローダ
• Authors: Joan Perez, Giovanni Fusco,
• Abstract要約: 本稿では、Google ColabベースのフレームワークであるUVLMを紹介し、カスタム画像解析タスク上でVLMアーキテクチャをロード、数値、ベンチマークするための統一インターフェースを提供する。 UVLMはLLaVA-NeXTとQwen2.5-VLという2つの主要なモデルファミリをサポートしている。 主な機能として、4つのレスポンスタイプをサポートするマルチタスクプロンプトビルダー、多数決に基づくコンセンサス検証機構、フレキシブルトークン予算、ベンチマーク用のチェーンオブシンク参照モードがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.42970700836450476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have emerged as powerful tools for image understanding tasks, yet their practical deployment remains hindered by significant architectural heterogeneity across model families. This paper introduces UVLM (Universal Vision-Language Model Loader), a Google Colab-based framework that provides a unified interface for loading, configuring, and benchmarking multiple VLM architectures on custom image analysis tasks. UVLM currently supports two major model families -- LLaVA-NeXT and Qwen2.5-VL -- which differ fundamentally in their vision encoding, tokenization, and decoding strategies. The framework abstracts these differences behind a single inference function, enabling researchers to compare models using identical prompts and evaluation protocols. Key features include a multi-task prompt builder with support for four response types (numeric, category, boolean, text), a consensus validation mechanism based on majority voting across repeated inferences, a flexible token budget (up to 1,500 tokens) enabling users to design custom reasoning strategies through prompt engineering, and a built-in chain-of-thought reference mode for benchmarking. UVLM is designed for reproducibility, accessibility, and extensibility and as such is freely deployable on Google Colab using consumer-grade GPU resources. The paper also presents the first benchmarking of different VLMs on tasks of increasing reasoning complexity using a corpus of 120 street-view images.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は画像理解タスクの強力なツールとして登場したが、その実践的展開はモデルファミリ間の重要なアーキテクチャ的不均一性によって妨げられている。 本稿では,Google Colab ベースのフレームワークである UVLM (Universal Vision-Language Model Loader) を紹介する。 UVLMは現在、LLaVA-NeXTとQwen2.5-VLという2つの主要なモデルファミリをサポートしている。 このフレームワークは単一の推論関数の背後にあるこれらの違いを抽象化し、研究者は同一のプロンプトと評価プロトコルを使ってモデルを比較することができる。 主な機能としては、4つのレスポンスタイプ(数値、カテゴリ、ブール、テキスト)をサポートするマルチタスクプロンプトビルダー、繰り返し推論にまたがる多数投票に基づくコンセンサス検証メカニズム、プロンプトエンジニアリングによるカスタム推論戦略を設計可能なフレキシブルトークン予算(最大1500トークン)、ベンチマークのためのチェーンオブコンファレンスモードが組み込まれている。 UVLMは再現性、アクセシビリティ、拡張性のために設計されており、コンシューマグレードのGPUリソースを使用して、Google Colabに自由にデプロイできる。 また,120個のストリートビュー画像のコーパスを用いて,推論複雑性を増大させるタスクに対して,異なるVLMのベンチマークを行った。

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