Veagle: Vooruitgang in Multimodale Representatieleren

Veagle: Advancements in Multimodal Representation Learning

January 18, 2024

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

cs.AI

Samenvatting

Onlangs hebben onderzoekers in kunstmatige intelligentie veel interesse getoond in de samensmelting van taal en visie, wat heeft geleid tot de ontwikkeling van multimodale modellen die tekstuele en visuele informatie naadloos integreren. Multimodale modellen, een uitbreiding van Large Language Models (LLMs), hebben opmerkelijke capaciteiten getoond bij het aanpakken van een breed scala aan taken, variërend van beeldbeschrijving en visuele vraagbeantwoording (VQA) tot visuele verankering. Hoewel deze modellen aanzienlijke vooruitgang hebben laten zien, blijven er uitdagingen bestaan in het nauwkeurig interpreteren van beelden en het beantwoorden van vragen, een veelvoorkomend scenario in de praktijk. Dit artikel introduceert een nieuwe aanpak om de multimodale capaciteiten van bestaande modellen te verbeteren. Als reactie op de beperkingen die worden waargenomen in huidige Vision Language Models (VLMs) en Multimodale Large Language Models (MLLMs), bevat ons voorgestelde model Veagle een uniek mechanisme dat is geïnspireerd door de successen en inzichten van eerdere werken. Veagle maakt gebruik van een dynamisch mechanisme om gecodeerde visuele informatie rechtstreeks in het taalmodel te projecteren. Deze dynamische aanpak maakt een genuanceerder begrip mogelijk van complexe details in visuele contexten. Om de effectiviteit van Veagle te valideren, voeren we uitgebreide experimenten uit op benchmarkdatasets, met de nadruk op taken zoals visuele vraagbeantwoording en beeldbegrip. Onze resultaten tonen een verbetering van 5-6% in prestaties, waarbij Veagle bestaande modellen met een aanzienlijke marge overtreft. De uitkomsten onderstrepen de veelzijdigheid en toepasbaarheid van het model buiten traditionele benchmarks.

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.