Veagle: Progressi nell'Apprendimento di Rappresentazioni Multimodali

Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning

January 18, 2024

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

cs.AI

Abstract

Recentemente, i ricercatori nel campo dell'intelligenza artificiale hanno mostrato un forte interesse per l'integrazione tra linguaggio e visione, portando allo sviluppo di modelli multimodali che mirano a combinare in modo fluido informazioni testuali e visive. I modelli multimodali, un'estensione dei Large Language Models (LLM), hanno dimostrato capacità notevoli nell'affrontare una vasta gamma di compiti, dalla generazione di didascalie per immagini e il visual question answering (VQA) al visual grounding. Nonostante questi modelli abbiano mostrato progressi significativi, permangono sfide nell'interpretazione accurata delle immagini e nella risposta alle domande, un aspetto comune negli scenari reali. Questo articolo introduce un approccio innovativo per potenziare le capacità multimodali dei modelli esistenti. In risposta ai limiti osservati negli attuali Vision Language Models (VLM) e Multimodal Large Language Models (MLLM), il nostro modello proposto, Veagle, incorpora un meccanismo unico ispirato dai successi e dalle intuizioni di lavori precedenti. Veagle sfrutta un meccanismo dinamico per proiettare direttamente le informazioni visive codificate nel modello linguistico. Questo approccio dinamico consente una comprensione più sfumata dei dettagli complessi presenti nei contesti visivi. Per validare l'efficacia di Veagle, abbiamo condotto esperimenti completi su dataset di riferimento, concentrandoci su compiti come il visual question answering e la comprensione delle immagini. I nostri risultati indicano un miglioramento del 5-6% nelle prestazioni, con Veagle che supera i modelli esistenti con un margine significativo. I risultati sottolineano la versatilità e l'applicabilità del modello oltre i benchmark tradizionali.

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.