Veagle: Fortschritte im Multimodalen Repräsentationslernen

Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning

January 18, 2024

Autoren: Rajat Chawla, Arkajit Datta, Tushar Verma, Adarsh Jha, Anmol Gautam, Ayush Vatsal, Sukrit Chaterjee, Mukunda NS, Ishaan Bhola

cs.AI

Zusammenfassung

In letzter Zeit zeigen Forscher im Bereich der künstlichen Intelligenz ein starkes Interesse daran, wie Sprache und Vision zusammenwirken und so zur Entwicklung multimodaler Modelle führen, die darauf abzielen, textuelle und visuelle Informationen nahtlos zu integrieren. Multimodale Modelle, eine Erweiterung großer Sprachmodelle (LLMs), haben bemerkenswerte Fähigkeiten bei der Bewältigung einer Vielzahl von Aufgaben gezeigt, die von der Bildunterschrift und der visuellen Fragebeantwortung (VQA) bis zur visuellen Verankerung reichen. Obwohl diese Modelle bedeutende Fortschritte gezeigt haben, bestehen weiterhin Herausforderungen bei der genauen Interpretation von Bildern und der Beantwortung von Fragen, was in realen Szenarien häufig vorkommt. Dieser Artikel stellt einen neuartigen Ansatz zur Verbesserung der multimodalen Fähigkeiten bestehender Modelle vor. Als Reaktion auf die beobachteten Einschränkungen bei aktuellen Vision Language Models (VLMs) und Multimodal Large Language Models (MLLMs) integriert unser vorgeschlagenes Modell Veagle einen einzigartigen Mechanismus, der von den Erfolgen und Erkenntnissen früherer Arbeiten inspiriert ist. Veagle nutzt einen dynamischen Mechanismus, um codierte visuelle Informationen direkt in das Sprachmodell zu projizieren. Dieser dynamische Ansatz ermöglicht ein nuancierteres Verständnis komplexer Details in visuellen Kontexten. Zur Validierung der Wirksamkeit von Veagle führen wir umfassende Experimente an Benchmark-Datensätzen durch, wobei Aufgaben wie visuelle Fragebeantwortung und Bildverständnis im Mittelpunkt stehen. Unsere Ergebnisse zeigen eine Leistungssteigerung von 5-6 %, wobei Veagle bestehende Modelle deutlich übertrifft. Die Ergebnisse unterstreichen die Vielseitigkeit und Anwendbarkeit des Modells über traditionelle Benchmarks hinaus.

English

Lately, researchers in artificial intelligence have been really interested in how language and vision come together, giving rise to the development of multimodal models that aim to seamlessly integrate textual and visual information. Multimodal models, an extension of Large Language Models (LLMs), have exhibited remarkable capabilities in addressing a diverse array of tasks, ranging from image captioning and visual question answering (VQA) to visual grounding. While these models have showcased significant advancements, challenges persist in accurately interpreting images and answering the question, a common occurrence in real-world scenarios. This paper introduces a novel approach to enhance the multimodal capabilities of existing models. In response to the limitations observed in current Vision Language Models (VLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs), our proposed model Veagle, incorporates a unique mechanism inspired by the successes and insights of previous works. Veagle leverages a dynamic mechanism to project encoded visual information directly into the language model. This dynamic approach allows for a more nuanced understanding of intricate details present in visual contexts. To validate the effectiveness of Veagle, we conduct comprehensive experiments on benchmark datasets, emphasizing tasks such as visual question answering and image understanding. Our results indicate a improvement of 5-6 \% in performance, with Veagle outperforming existing models by a notable margin. The outcomes underscore the model's versatility and applicability beyond traditional benchmarks.