How Far Are We to GPT-4V? Closing the Gap to Commercial Multimodal Models with Open-Source Suites
https://arxiv.org/pdf/2404.16821.pdf
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
Q1 何に関する論文か、詳しく説明してください。
この論文は、多様なベンチマークを用いて、多モーダル大規模言語モデル（MLLMs）の性能を評価する研究に関するものです。具体的には、画像認識（OCR）、一般多モーダルタスク、数学推論、およびマルチターン会話を含む4つの異なるタイプのベンチマークをカテゴライズし、それらを用いて提案されたモデル「InternVL 1.5」の性能を評価しています。
論文では、OCR関連の画像理解、一般多モーダル評価、数学推論、マルチターン会話という4つの主要な領域におけるモデルのパフォーマンスを検証しています。これらの領域は、文書理解（DocVQA）、チャート理解（ChartQA）、インフォグラフィック理解（InfographicVQA）、シーンテキスト解釈（TextVQA）などのタスクを含んでおり、さらにOCR全般の能力を評価するためにOCRBenchが使用されています。
一般多モーダル評価では、実世界の空間理解能力（RealWorldQA）、幻覚制御（HallusionBench）、多分野能力（MMMU）、科学図解理解（AI2D）、中国語能力および中国文化理解（MMBench-CN、CCBench）などのベンチマークに基づいてモデルをテストしています。
数学推論では、MathVistaというベンチマークを使用して、視覚的タスクと数学的タスクからなる課題の統合に取り組んでいます。このベンチマークは、視覚的理解、論理的思考、数学的知識を必要とするタスクです。
マルチターン会話では、単一ターンのダイアログと比較して、より人間の好みに合わせた会話形式を評価しています。具体的には、ConvBenchを使用して、MLLMsの認識、推論、創造の能力を段階的に評価しています。
また、論文では、InternVL 1.5のトレーニングプロセスにおける実装の詳細や、さまざまなベンチマークでの定量的な結果、および異なるモデルコンポーネントの影響を検証するアブレーションスタディも提供しています。これには、大規模言語モデル（LLM）と視覚的特徴モデル（VFM）の相互作用や、異なる解像度におけるモデルのパフォーマンスの変化が含まれます。
総合的に、論文は多モーダルタスクにおける大規模言語モデルの能力向上と、実用的な応用に向けたその準備のために、豊富で多様なデータセットを用いたファインチューニングの重要性を強調しています。
Q2 研究目的とその背景について、詳しく説明してください。
この研究の目的は、多様なベンチマークを使用して多モーダル大言語モデル（MLLM）の評価を行い、その性能と実用性を検証することにあります。多モーダル大言語モデルは、テキストだけでなく画像やその他のモーダルを含む情報を処理し、理解する能力を持っています。これにより、人間のように複雑な情報を統合して理解し、より高度なタスクを実行することが可能になります。
多モーダルモデルの評価には、一般的な質問応答（QA）、画像内のテキスト認識（OCR）、科学的理解、中国伝統文化の理解、オブジェクトの位置特定、複数画像に関する対話など、様々なシナリオが含まれます。これらのベンチマークを通じて、モデルが実際のユーザー体験の観点からどの程度実用的で汎用性があるかを示すことができます。
この研究が行われた背景には、以下のような進歩と課題があります。
AI分野の急速な進化：特に自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）の分野では大きな進歩があり、多モーダルアプローチが注目されています。
プロプライエタリモデルとオープンソースモデルの性能差：商用のプロプライエタリモデルが高い性能を示していますが、オープンソースのモデルはこれに追いつくために進化を続けています。
データセットとタスクの多様性：多様なデータセットとタスクを用いた包括的な評価が求められており、モデルが実世界の複雑な状況にどのように対応するかを理解することが重要です。
この研究の意義は、多モーダル大言語モデルの能力を正確に評価し、その限界を理解することで、今後の研究開発の方向性を明らかにし、より高度で実用的なAIシステムの開発に貢献することにあります。また、オープンソースモデルの性能向上により、広範な研究コミュニティがアクセス可能な高品質な多モーダル理解ツールを提供することも重要な目的です。
Q3 本研究で用いた手法について、詳しく説明してください。
「InternVL 1.5」モデルの性能を検証するために、複数のベンチマークが使用されています。これらは主にマルチモーダルタスクに関連するもので、OCR（光学文字認識）関連、一般マルチモーダル、数学、およびマルチターン会話ベンチマークに分類されます。
OCR関連のイメージ理解では、次の4つの次元が評価されます：
ドキュメント理解（DocVQA）
チャート理解（ChartQA）
インフォグラフィック理解（InfographicVQA）
シーンテキスト解釈（TextVQA）
さらに、OCRBenchを用いてモデルの全体的なOCR能力を総合的に評価しています。これらのベンチマークで「InternVL 1.5」は、他のプロプライエタリモデルと比較して同等かそれ以上の性能を示し、特にChartQAおよびOCRBenchで最先端の性能を発揮しています。
一般マルチモーダル評価では、次のベンチマークが使用されます：
RealWorldQA（モデルの実世界空間理解能力を評価）
HallusionBench（幻覚制御能力を評価）
MMMU（モデルの多分野能力を評価）
AI2D（科学図表の理解を評価）
MMBench-CN（中国語と中国文化の理解を評価）
CCBench（同上）
その他、MME、MMBench-EN、MMVet、SEED、MMT-Benchなどの包括的なベンチマークも使用され、モデルの視覚理解と推論能力を評価しています。
数学推論では、MathVistaというベンチマークが使用され、視覚的タスクと数学的タスクの両方における課題を統合しています。このベンチマークでは「InternVL 1.5」が他のモデルを明確に上回り、数学的に要求の高いタスクを処理する能力を示しています。
マルチターン会話では、ConvBenchが使用され、MLLMの知覚、推論、創造能力を段階的に評価しています。このベンチマークでは「InternVL 1.5」はオープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを示していますが、GPT-4Vにはまだかなり後れを取っています。
実験設計では、InternViT-6BビジョンエンコーダとInternLM2-20B言語モデルを統合し、動的な高解像度戦略を使用しています。このアプローチでは、画像を448×448ピクセルのタイルに分割し、トレーニング中の画像のアスペクト比と解像度に基づいて最大12までのタイル数を使用します。テスト段階では、最大40のタイル（4K解像度相当）を扱うことができ、高解像度入力への適応性をゼロショットで実証しています。
「InternVL 1.5」のトレーニングは2段階に分けられています。最初のプレトレーニング段階では、InternViT-6BビジョンエンコーダとMLPプロジェクターの視覚特徴抽出を最適化することに焦点を当てています。その後、マルチモーダル能力を強化するために全体の26億パラメーターが微調整されています。
評価基準やメトリクスには、各ベンチマークで定義されたスコアや評価方法が用いられており、モデルが人間と比較してどれだけのパフォーマンスを示すか（例えばConvBenchでは勝率）、または特定のタスク（例えばOCRタスクや数学タスク）でどれだけの精度を達成するかが測定されています。
Q4 本研究の成果と限界について、詳しく説明してください。
この研究では、多モーダル大規模言語モデル（MLLMs）の性能を評価し、改善するために、様々なベンチマークを用いた実験を行いました。具体的には、画像理解、多モーダル評価、数学的推論、および多ターン対話の4つのカテゴリーにわたる評価を行いました。
主要な成果には以下の点があります：
OCR関連の画像理解：ドキュメント理解（DocVQA）、チャート理解（ChartQA）、インフォグラフィック理解（InfographicVQA）、シーンテキスト解釈（TextVQA）など、OCRの4つの主要な側面にわたってモデルの性能を評価しました。特に、ChartQAとOCRBenchにおいて、競合するプロプライエタリモデルを上回る最先端のパフォーマンスを達成しました。
一般的な多モーダル評価：実世界の空間理解能力を評価するRealWorldQA、幻覚制御能力を評価するHallusionBench、多分野能力を評価するMMMU、科学図の理解を評価するAI2Dなど、多くの一般多モーダルベンチマークを用いてモデルをテストしました。これらのベンチマークで、InternVL 1.5は、開源モデルと比較して、プロプライエタリモデルとのギャップを大きく縮めました。
数学的推論：MathVistaというベンチマークを用いて、視覚的なタスクと数学的なタスクの両方に挑戦することで、視覚的な理解、論理的思考、数学的知識が必要なタスクを実行しました。このベンチマークでは、他のモデルを含むGPT-4Vを大きく上回り、数学的に要求の高いタスクを処理する能力を示しました。
多ターン対話：実用的な使用において、一般的なアシスタントが人間とのタスク解決において多ターン対話を好むため、多ターン対話の能力をConvBenchを用いて評価しました。これは、MLLMの知覚、推論、創造の能力を逐次的に評価します。InternVLはオープンソースモデルの中で最高のパフォーマンスを示しましたが、GPT-4Vにはまだかなりの差があります。
遭遇した制約や未解決の問題点には以下の点があります：
言語モデルのサイズ：InternVL 1.5は、言語モデルのサイズが小さくなったため、前身のInternVL 1.2と比較して、一部のベンチマークでわずかに性能が低下しています。これは、MMT-Benchの結果でも同様に観察されました。
多ターン対話の改善：InternVLはオープンソースモデルの中で優れたパフォーマンスを発揮しましたが、GPT-4Vと比較してまだ大きな差があります。今後、多ターン対話能力のさらなる向上を目指します。
高解像度入力への適応性：トレーニング中は1〜12タイルを使用しましたが、テストフェーズでは最大40タイル（4K解像度に相当）まで扱うことができ、高解像度入力への適応性を示しました。しかし、すべてのタスクが高解像度を必要とするわけではなく、特にOCR関連のタスクで解像度の増加が有効であることがわかりました。
これらの成果と問題点を踏まえ、今後はモデルの多ターン対話能力のさらなる改善や、高解像度入力への対応など、モデルの能力向上に努めていく予定です。
Q5 本研究で何を明らかにしたか、詳しく説明してください。
この研究では、複数のベンチマークを通じて、多様なマルチモーダルタスクにおける最新の機械学習モデル（MLLM）の性能を評価しています。具体的には、文書理解、チャート理解、インフォグラフィック理解、シーンテキスト解釈などのOCR関連タスク、実世界の空間理解、幻覚制御、多分野能力、科学図解理解などの一般的なマルチモーダルタスク、数学的推論、そしてマルチターン会話といった多岐にわたるタスクが含まれています。
この研究の主な成果は以下の通りです：
多様なベンチマークでのリーディングパフォーマンス: InternVL 1.5は、多くのベンチマークで先行する性能を示しました。特にChartQAとOCRBenchでは、他の競合するプロプライエタリモデルを上回るステート・オブ・ジ・アートのパフォーマンスを達成しました。
OCR関連の画像理解: InternVL 1.5は、文書理解、チャート理解、インフォグラフィック理解、シーンテキスト解釈といったOCRの4つの主要な次元でモデルの性能を評価し、オープンソースのLLaV A-NeXTやInternVL 1.2の前バージョンを大幅に上回りました。
一般マルチモーダル評価: InternVL 1.5は、幻覚制御の能力を評価するHallusionBenchで最高のパフォーマンスを達成し、優れた幻覚抑制能力を示しました。また、高品質なバイリンガルデータセットのおかげで、中国語能力においてもオープンソースおよびプロプライエタリメソッドを大幅に上回りました。
数学的推論: MathVistaというベンチマークでは、視覚的タスクと数学的タスクの両方の挑戦を統合し、これらのタスクを完了するためには視覚的理解、論理的思考、数学知識が必要です。InternVL 1.5は、GPT-4Vを含む他のモデルよりも明確なマージンでこのベンチマークを上回り、数学的に要求されるタスクを扱う能力を示しました。
マルチターン会話: 単一ターンの対話よりも、マルチターン会話は人間の好みにより合致しています。実際の使用では、マルチターン対話は一般的なアシスタントが人間と様々なタスクを解決するために参加するための好ましいモードです。InternVLは、マルチターン会話を評価するためにConvBenchを使用し、MLLMの知覚、推論、創造の能力を段階的に評価しました。
データセットとトレーニング: 研究では、多様なデータセットを使用し、モデルの事前トレーニングとファインチューニングを行いました。これにより、モデルが多岐にわたるマルチモーダルタスクに対応し、実用的なアプリケーションに備えるための豊かで多様な基盤が確立されました。
データ翻訳パイプライン: 英語データセットを他の言語（例えば中国語）に変換するために、最先端のオープンソースLLMを使用しました。これにより、バイリンガルラベリングの一貫性と精度を維持しながら、より多くの言語に容易に拡張することが可能になりました。
総じて、この研究は、マルチモーダルタスクにおける機械学習モデルの能力を高めるための重要なステップとなり、新たなベンチマークにおけるモデルのパフォーマンスを向上させるための洞察を提供しています。
Q6 本研究で用いたデータセットを網羅的に列挙し、名前やURLなどがあればそれらも含めて詳しく説明してください。
この研究で評価に使用されたデータセットの完全なリストは以下の通りです。各データセットに関する詳細情報も可能な限り提供します。
Laion-EN [93]: LAION-5Bと呼ばれる大規模な画像とテキストのデータセットです。対応するURLはhttps://laion.ai/laion-5b-a-new-era-of-open-large-scale-multi-modal-datasets/ で、画像とテキストのペアを含むデータセットで、画像テキストモデルのトレーニングに使用されます。
Laion-ZH [93]: 中国語版のLAION-5Bで、中国語の画像とテキストのペアを含んでいます。
COYO [10]: COYOデータセットは、中国語のキャプション付き画像を含むもので、視覚的内容と自然言語の理解を結びつけるために使用されます。
GRIT [90]: GRITデータセットは、画像とテキストのペアを含むもので、多様な言語と視覚要素の理解に役立ちます。
COCO [17]: Common Objects in Context (COCO)データセットは、オブジェクト検出、セグメンテーション、キャプション生成に広く使用されるもので、URLはhttps://cocodataset.org/ です。
TextCaps [99]: 画像内のテキストを読み取り、それに基づいてキャプションを生成するタスクに特化したデータセットです。
Objects365 [97]: オブジェクト検出のための大規模なデータセットで、多様なオブジェクトカテゴリーを含んでいます。
All-Seeing [119]: 視覚的タスクに対する検出とグラウンディングのトレーニングに使用されるデータセットです。
Wukong-OCR [29]: 中国語のOCRタスクに特化したデータセットで、中国語のテキストを含む画像が含まれています。
LaionCOCO-OCR [94]: LAIONが提供するCOCOデータセットの画像に対してOCRを行ったものです。
Common Crawl PDF: ウェブから収集されたPDFドキュメントを含むデータセットで、OCRタスクに使用されます。
MMC-Inst [61], LSVT [105], ST-VQA [9], RCTW-17 [98], ReCTs [137], ArT [19], SynthDoG [41], COCO-Text [114], ChartQA [81], CTW [134], DocVQA [82]: これらは比較的小規模なOCRデータセットで、特定の課題や制約された環境でのOCRに焦点を当てています。
TextOCR [101], PlotQA [85], InfoVQA [83]: これらのデータセットは、画像からのテキスト認識を改善するために使用されます。
RefCOCO [79, 131], Visual Genome [42]: これらのデータセットは、モデルが視覚的接地を学習するのに役立ちます。
LLaV A-150K [63], LVIS-Instruct4V [115], ALLaV A [14], Laion-GPT4V [44], TextOCR-GPT4V [37], SVIT [140]: 会話やテキストのみのタスクに使用されるデータセットです。
OpenHermes2.5 [109], Alpaca-GPT4 [106], ShareGPT [141], COIG-CQIA [zh] [6]: テキストのみのモデルの評価に使用されるデータセットです。
これらのデータセットは、様々な視覚的および言語的タスクにおいてモデルの性能を向上させるために選ばれました。
7 本研究を特徴づけるキーワードを日本語で提案し、ハッシュタグとして列挙してください。（５個程度）