Peacock: A Family of Arabic Multimodal Large Language Models and Benchmarks

Core Concepts

Peacock introduces a family of Arabic Multimodal Large Language Models, addressing the lack of resources in languages other than English and showcasing strong performance in visual reasoning tasks.

Abstract

Peacock presents a comprehensive suite of Arabic MLLMs, Peacock models outperform multilingual baseline mBlip, Pretraining data is curated from publicly available English datasets translated into Arabic, Models trained in two stages - pretraining and instruction finetuning, Peacock models excel in VQA tasks on various datasets, Henna benchmark evaluates model capabilities related to Arabic culture.

Stats

Native population of Arabic over 400 million speakers.
SEED-Bench comprises 19K multiple-choice questions.
LLaVA-Bench includes 30 images with three questions each.
Henna benchmark consists of 1,132 samples related to Arabic culture.

Quotes

Key Insights Distilled From

Peacock

by Fakhraddin A... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01031.pdf

Deeper Inquiries

質問1

Peacockモデルは、英語以外の言語に直面する課題にどのように対処できますか？
Peacockモデルは、高品質な多言語リソースが不足している他の言語向けの大規模な言語モデルを開発するための解決策を提供します。具体的には、Peacockはアラビア語など他の言語用に設計された包括的なファミリーであり、強力なビジョンと言語能力を備えています。これにより、他の言語や方言でも複雑な推論タスクや文脈理解が可能となります。

質問2

NLP分野へのPeacockモデルの視覚推論タスクでのパフォーマンスがもたらす影響は何ですか？
Peacockモデルが視覚推論タスクで優れたパフォーマンスを示すことで、NLP分野では次世代の多様性豊かなマルチモーダル理解システムへ向けた進歩が期待されます。特にPeacockがSEED-BenchやLLaVA-Benchといった評価基準で高い精度を達成したことから、この技術革新は画像およびテキスト情報間の深い理解能力を持つ次世代NLPシステムへ道を切り開く可能性があります。

質問3

Peacockのような文化的意識型言語モデル（Culturally-aware language models）開発が異文化コミュニティに与える影響は何ですか？
文化的意識型（Culturally-aware）ランゲージ・ モデル（language models） の開発（development） は異文化コ ミュニティ （diverse linguistic communities) へさまざま 影響 を及ばし る 可能 性 あ り 。 Peacoc k の 適応 的 活動 （adaptive activities) 文 包含 多様 文 包含 多様 理 解 表現 方式 (representation of diverse cultural understanding) を通じて異 文 包含 多様 理 解 表現 方式 コ ミュニケーション 改善 （communication enhancement) 提供 。これら 効果 的 アプローチ （effective approaches) 経由 Peacoc k-like プロジェクト 家族 各種 社会経済 分野 応用 可能 性 創出 。例えば 教育 分野 再考 問題点 対処 入門 学習 材料 提供 情報 アクセ ス支援等 広範囲 利活用 可能性 示唆 。