Veagle: 다중모달 표현 학습의 발전

Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning

January 18, 2024

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

cs.AI

초록

최근 인공지능 연구자들은 언어와 시각이 어떻게 결합되는지에 큰 관심을 보이며, 텍스트와 시각 정보를 원활하게 통합하려는 멀티모달 모델의 개발을 촉진하고 있습니다. 대형 언어 모델(LLM)을 확장한 멀티모달 모델은 이미지 캡셔닝, 시각 질의응답(VQA), 시각적 접지(visual grounding) 등 다양한 작업에서 놀라운 능력을 보여주었습니다. 이러한 모델들이 상당한 발전을 이루었음에도 불구하고, 실제 시나리오에서 흔히 발생하는 이미지 해석과 질문에 정확하게 답변하는 데는 여전히 과제가 남아 있습니다. 본 논문은 기존 모델의 멀티모달 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 소개합니다. 현재의 시각 언어 모델(VLM)과 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)에서 관찰된 한계에 대응하여, 우리가 제안한 모델 Veagle은 이전 연구의 성공과 통찰에서 영감을 받은 독특한 메커니즘을 통합합니다. Veagle은 인코딩된 시각 정보를 언어 모델에 직접 투영하는 동적 메커니즘을 활용합니다. 이 동적 접근 방식은 시각적 맥락에 존재하는 복잡한 세부 사항을 더욱 섬세하게 이해할 수 있도록 합니다. Veagle의 효과를 검증하기 위해, 우리는 벤치마크 데이터셋에서 시각 질의응답 및 이미지 이해와 같은 작업을 중점적으로 포괄적인 실험을 수행했습니다. 실험 결과, Veagle은 기존 모델들을 상당한 차이로 능가하며 5-6%의 성능 향상을 보였습니다. 이러한 결과는 전통적인 벤치마크를 넘어 모델의 다양성과 적용 가능성을 강조합니다.

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.