「A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise」のintroductionをざっくりと解説していきます
概要（Abstract）
「A Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise」のざっくりabstract解説
タイトルA Challenger to GPT-4V? Early Explorations of Gemini in Visual Expertise著者Chaoyou Fu, Renrui Zhang, Zihan Wang, Yubo...
hamaruki.com
2023.12.21
イントロダクション
動機と概観
- 大量のデータと計算力によって大規模言語モデル（LLMs）への関心が高まっている。
- マルチモーダルLLMsは、異なるフィールドにおける適応性を示している。
- GPT-4Vは現在、最もパワフルなLLMsとして位置づけられている。
- Googleの新しいMLLMであるGeminiがGPT-4Vに挑戦し、マルチモーダル機能においてその地位を脅かしている。
基本的な知覚
- MLLMsが視覚的コンセプトを認識・理解するための基本能力に焦点を当てている。
- オブジェクト中心の知覚、シーンレベルの知覚、知識ベースの知覚に分類される。
- オブジェクトの個々の特徴をコンテキスト内で識別する。
- シーン全体をグローバルな視点から理解する。
- 特定の知識や文化的慣習、世界記憶を適用する能力を評価する。
高度な認知
- MLLMsがより複雑な視覚情報を処理し、多モーダル推論を用いて問題解決する能力について。
- テキストリッチ推論、科学問題解決、感情理解、ゲームプレイの戦略的思考などが含まれる。
難しい視覚タスク
- オブジェクト検出、表現理解、フレーズの位置決め、ビデオの時間推論などのタスクのパフォーマンスを評価。
- MLLMsが視覚ジェネラリストとしてどの程度機能するかを評価。
専門家能力
- 医療画像からの病気診断や株式取引での市場動向予測など、専門的なコンテキストでの認識と認知スキルの適用をテスト。
- MLLMsの一般化能力をより多様な視点から示す。
量的評価
- Geminiの性能をMMEベンチマークで評価。
- MLLMsを認識と認知の両観点から14のサブタスクで包括的に評価。
評価スイート
「評価スイート」とは、一般に、特定のソフトウェアやシステム、この場合は機械学習モデルの性能を評価するために用意された一連の評価ツールやテストケースのことを指します。これには、モデルが適切に機能しているかを判断するためのさまざまなシナリオや課題、ベンチマーク、指標などが含まれます。評価スイートは、モデルの強みや弱点を特定し、異なるモデル間での比較評価を可能にするために設計されています。
プロンプト技術
GPT-4Vのプロンプト適応性 :
GPT-4Vは多様なプロンプト技術に対応し、シンプルな指示から複雑なタスクまでこなすことができる。
シンプルな指示によるプロンプト :
直接的な質問（例:「この画像を説明してください」）を使用し、モデルに直接的な応答を促す。
視覚リファリングプロンプト :
視覚マーカー（例:指やペン）を使用して、より効果的にMLLMに特定のオブジェクトを認識させる。
分かった気になれる！The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)【解説/検証】（1~3章編）
はじめに「The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)」の解説と検証を行っていきますこちらの記事もおすすめAbstract大規模なマルチモーダルモデル（LMMs）...
hamaruki.com
2023.11.10
CoT（Chain-of-Thought）プロンプト :
複雑な論理的推論が必要な問題に対して、より多くの論理的思考プロセスを経て最終回答に至る。
Prompt Engineering Guide
A Comprehensive Overview of Prompt Engineering
www.promptingguide.ai
インコンテキスト数ショット学習 :
単純なテキスト指示では不十分な場合に、より良いプロンプトと推論のために少数の例を提示する。
ChatGPT での Few-Shot プロンプティング | Hakky Handbook
大規模言語モデルを活用するときのテクニックの一つに、Few-Shotプロンプティングという方法があります。この記事では、大規模言語モデルの一つである ChatGPT を使って、Few-Shot プロンプティングの詳細を具体例を含めて示していきます。
book.st-hakky.com
サンプル収集
- サンプルリークの回避 : 収集された質の高い画像とテキストがモデルにとって新規であることを保証し、訓練データの単なる反映を防ぐ。
- 難易度の多様性 : 基本的な知覚から専門家レベルのタスクまで、さまざまな難易度レベルのサンプルを収集し、MLLMのポテンシャルと境界をテストする。
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