mPLUG-Owl2をご紹介しますこれは、モダリティの協力によってマルチモーダルな大規模言語モデル（MLLMs）を変換するマルチモーダルファウンデーションモデルです

「mPLUG-Owl2紹介：マルチモーダルファウンデーションモデルでMMILMを変換！」

大型言語モデルは、人間の能力を模倣する能力により人工知能コミュニティを魅了しています。優れたテキスト理解と生成能力を持つGPT-3、LLaMA、GPT-4、およびPaLMなどのモデルは、多くの注目と人気を集めています。最近発売されたOpenAIのモデルであるGPT-4は、マルチモーダルの能力を持つため、ビジョンと言語の応用の融合に対する関心を集めています。その結果、ビジュアルの問題解決能力を追加することで、MLLM（マルチモーダル大規模言語モデル）が開発されました。MLLMは、ビジュアルとテキストのタスクのパフォーマンスを向上させる目的で導入されました。

研究者は、マルチモーダル学習に焦点を当てており、前の研究では、複数のモダリティが同時にテキストとマルチモーダルタスクのパフォーマンスを向上させることがわかっています。クロスモーダルアライメントモジュールなどの現在存在するソリューションは、モダリティの協力の潜在能力を制限してしまいます。マルチモーダル指導中に大規模言語モデルを微調整することにより、テキストタスクのパフォーマンスが妥協されるという大きな課題が生じます。

これらの課題に対応するため、アリババグループの研究者チームはmPLUG-Owl2という新しいマルチモーダル基盤モデルを提案しました。mPLUG-Owl2のモジュール化されたネットワークアーキテクチャは、干渉とモダリティの協力を考慮しています。このモデルは、クロスモーダルの協力を促進するために共通の機能モジュールと、さまざまなモダリティ間のシームレスな推移のためのモダリティ適応モジュールを組み合わせています。これにより、ユニバーサルインターフェースとして言語デコーダを活用しています。

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このモダリティ適応モジュールは、言語とビジュアルのモダリティを共通の意味空間に投影し、モダリティ固有の特性を保持しながら、両モダリティ間の協力を保証します。チームはmPLUG-Owl2のための二段階のトレーニングパラダイムを提示しました。それは、ビジョン-言語の指導チューニングとビジョン-言語の事前トレーニングで構成されています。このパラダイムの助けを借りて、ビジョンエンコーダはより効率的に高レベルと低レベルの意味的な視覚情報を収集するようになりました。

チームはさまざまな評価を実施し、mPLUG-Owl2がテキストの問題やマルチモーダルの活動にも一般化する能力を示しました。このモデルは、様々なタスクで最先端のパフォーマンスを達成する単一の汎用モデルとしての柔軟性を示しています。研究では、mPLUG-Owl2が純粋なテキストと複数のモダリティを含むシナリオでのモダリティの協力を示す最初のMLLMモデルであることが示されています。

結論として、mPLUG-Owl2は、マルチモーダル大規模言語モデルの領域において、重要な進歩と大きな前進です。従来のアプローチが主にマルチモーダルスキルの向上に焦点を当てていたのに対して、mPLUG-Owl2は、モダリティ間のシナジーを強調し、さまざまなタスクのパフォーマンスを向上させることを重視しています。このモデルは、言語デコーダが各モダリティを制御するための汎用インターフェースとして機能するモジュール化されたネットワークアーキテクチャを利用しています。

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