Collage Prompting: Budget-Friendly Visual Recognition with GPT-4V

Concetti Chiave

Collage Prompting offers a cost-effective approach for image recognition with GPT-4V.

Sintesi

The content introduces Collage Prompting as a budget-friendly method for image recognition using GPT-4V. It discusses the financial challenges associated with GPT-4V's inference costs and proposes Collage Prompting as a solution to reduce expenses while maintaining accuracy. The method involves concatenating multiple images into a single visual prompt, optimizing the arrangement of images to enhance recognition accuracy. Experimental results demonstrate the effectiveness of Collage Prompting in reducing costs and improving accuracy compared to standard prompting methods.
Structure:

Introduction to Generative AI and Large Language Models (LLMs)
Proposal of Collage Prompting for Cost-Efficient Image Recognition with GPT-4V
Methodology: Learning to Collage Prompt (LCP) Algorithm
Experiment Results on Various Datasets and Comparison Metrics (CER, PCE)
Cost Analysis and Comparison with Traditional Models
Ablation Study on Optimization Methods and Case Study Visualization

Statistiche

画像認識におけるコスト効率の高い方法として、Collage Promptingが提案されています。
2×2および3×3のグリッド配置を最適化することで、精度を向上させながらコストを削減します。

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

Collage Prompting

by Siyu Xu,Yunk... alle arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11468.pdf

Domande più approfondite

GPT-4Vの視覚認識におけるCollage Promptingの有効性について、以下の質問を考えてみましょう： どのようにしてCollage Promptingは画像認識のコストを削減し、精度を維持することができますか

Collage Promptingは、複数の画像を1つの視覚的なプロンプトに結合することで、単一画像よりも多くの情報を1回の推論ランで処理することができます。これにより、推論コストを大幅に削減しながら精度を維持できます。例えば、2×2グリッドのコラージュプロンプトでは、標準的な個別画像提示方法と比べて約4分の1のコストになります。さらに、最適化された画像配置は精度損失を最小限に抑える効果があります。

他の大規模モデルと比較して、GPT-4VによるCollage Promptingはどれだけ効果的ですか

他の大規模モデルと比較して、GPT-4VによるCollage Promptingは非常に効果的です。実験結果から明らかなように、Collage Promptingは高い精度を維持しながら推論コストを大幅に削減します。特に2×2および3×3グリッド配置では優れた性能を示しました。このアプローチは従来の方法と比べて費用対効果が高く、大規模マルチモーダルモデル（GPT-4V）を賢く活用する実践的な解決策です。

画像配置の最適化がGPT-4Vモデルのパフォーマンスに与える影響について、さらなる研究や検討が必要ですか

画像配置（arrangement）最適化がGPT-4Vモデルパフォーマンスへ与える影響や重要性から考えると、さらなる研究や検討が必要です。特定位置への画像配置や異なるグリッドサイズ間でどれだけ変動するか等詳細な調査や実験が有益です。また、「Learn to Collage Prompt (LCP)」アルゴリズム等新しい手法や技術開発も重要であり今後も探求すべきテーマです。