Główne pojęcia
動的なオーディオビジュアルシナリオでの質問に対する正確な回答を提供するために、CATはマルチモーダル大規模言語モデルを強化します。
Streszczenie
この論文では、CATが動的なオーディオビジュアルシナリオでの質問に対する正確な回答を提供するために開発されました。CATはクエスチョン関連の手がかりを集約し、詳細な知識を豊かにし、MLMが必要とする理由を補完しています。さらに、音声とビデオを含むデータセットを混合し、MLMのマルチモーダル理解力を向上させています。不明瞭な記述を排除し、特定の音声ビジュアルオブジェクトへのより正確な応答能力を向上させるためにAI支援の曖昧性認識直接選好最適化戦略も提案されています。
Statystyki
CATは既存方法よりも優れた結果を示す:AVQAタスクで特に優れている。
CATはLLMsよりも高い精度で音声ビジュアルコンテキスト推論および音声固有質問回答タスクで成功している。
CATは他のMLMsと比較して閉じられたAVQAタスクでも優れたパフォーマンスを発揮している。
Cytaty
"CATは既存方法よりも優れた結果を示す:AVQAタスクで特に優れている。"
"CATはLLMsよりも高い精度で音声ビジュアルコンテキスト推論および音声固有質問回答タスクで成功している。"
"CATは他のMLMsと比較して閉じられたAVQAタスクでも優れたパフォーマンスを発揮している。"