Główne pojęcia
新しいモデルMiniGPT-5は、画像とテキストの生成を統合するために「generative vokens」を導入し、多様なベンチマークで効果的な改善を実証します。
Streszczenie
Abstract:
Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown effectiveness in understanding multimodal data.
MiniGPT-5 introduces generative vokens for coherent image-text outputs without extensive image descriptions.
Introduction:
Challenges in developing a multimodal LLM for vision and language generation are addressed.
MiniGPT-5's two-stage training strategy and unique approach improve multimodal generation quality.
Method:
MiniGPT-5 integrates pretrained LLMs with text-to-image models using generative vokens.
Parameter-efficient fine-tuning and classifier-free guidance enhance model training efficiency.
Experiments:
Evaluation on VIST and MMDialog datasets shows MiniGPT-5 outperforms baselines in multimodal generation tasks.
Human evaluation highlights MiniGPT-5's superior performance in generating coherent multimodal outputs.
Statystyki
MiniGPT-5はベースラインモデルよりも56%以上のケースで優れた性能を示しています。
Cytaty
"MiniGPT-5は、画像とテキストの生成を統合するために「generative vokens」を導入し、多様なベンチマークで効果的な改善を実証します。"