DREAMLLM: Synergistic Multimodal Comprehension and Creation at ICLR 2024

Keskeiset käsitteet

DREAMLLM is a versatile learning framework that enables the comprehension and creation of multimodal content through synergistic modeling.

Tiivistelmä

The paper introduces DREAMLLM, a learning framework that focuses on achieving versatile Multimodal Large Language Models (MLLMs) empowered with synergy between multimodal comprehension and creation. The framework operates on two fundamental principles: generative modeling of language and image posteriors by direct sampling in the raw multimodal space, fostering the generation of raw, interleaved documents. DREAMLLM is capable of generating free-form interleaved content, showcasing superior performance as a zero-shot multimodal generalist.

ABSTRACT:

• Introduces DREAMLLM, a learning framework for MLLMs.
• Focuses on synergy between comprehension and creation.
• Operates on generative modeling of language and image posteriors.

INTRODUCTION:

• Multimodal Large Language Models (MLLMs) are crucial for machine intelligence.
• DREAMLLM aims to enhance both comprehension and creation in multimodality.

DATA EXTRACTION:

• "DREAMLLM is the first MLLM capable of generating free-form interleaved content."
• "DREAMLLM achieves an 8.46 FID on MS-COCO."

Tilastot

DREAMLLMは、初めて自由形式の交互コンテンツを生成できる最初のMLLMです。
DREAMLLMはMS-COCOで8.46のFIDを達成しました。

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

DreamLLM

by Runpei Dong,... klo arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.11499.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

どのようにして、多モーダルコンテンツ理解と作成の間の学習シナジーが生まれるのか？

DREAMLLMは、多モーダルコンテンツ理解と作成の間で学習シナジーを実現するために設計されています。このフレームワークでは、直接ピクセル空間で条件付き画像合成分布をスコア蒸留することにより、中間表現ターゲットが不要な点で他の手法と比べて情報損失を回避します。また、インタリーブド文書を使用することで多様な多モーダル分布を豊かにし、マルチモダルエンコードおよびデコードの学習を促進します。

論文では、どのようにしてDREAMLLMが他のMLLMと比較して優れたパフォーマンスを示すことができたのか

DREAMLLMは他のMLLMs全体にわたって優れたパフォーマンスを発揮します。特にイメージ合成能力を持つ同時MLLMs（Emu-13Bなど）よりも顕著な改善が見られます。例えばVQAv2ではEmu-13Bに比べて3.20 FID向上したDREAMLLM-7Bがあります。さらにMMBenchやMM-Vetなど包括的評価基準でも最高水準の性能を示しています。

この研究は将来的な多モーダル学習研究に有望な基盤を提供する可能性があるか

この研究は将来的な多モーダル学習研究に有望な基盤を提供する可能性があります。DREAMLLMは自由形式インタリーブド内容生成へ初めて一歩踏み出しました。汎用的な学習フレームワークとして、今後マルチモダル機械学習領域でさらなる研究活動が奨励されることでしょう。