ความสามารถในการตีความข้อมูลภาพที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำเป็นจุดสนใจที่สำคัญของโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ (MLLMs) งานวิจัยล่าสุดแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มการรับรู้ภาพที่ดีขึ้นจะช่วยลดการเห็นภาพที่ไม่ถูกต้องและปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานที่ต้องใช้การแก้ปัญหา เช่น การจดจำตัวอักษรออปติคัลและวิเคราะห์เอกสาร โมเดล MLLM หลายรูปแบบใช้การผสมผสานของวิชันเอนโค้ดเดอร์เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ แม้ว่าจะประสบความสำเร็จ แต่ก็ยังมีการขาดการเปรียบเทียบเชิงระบบและการศึกษาการลบส่วนประกอบที่สำคัญ เช่น การเลือกผู้เชี่ยวชาญและการรวมผู้เชี่ยวชาญหลายคน บทความนี้ให้การสำรวจพื้นที่ดีไซน์ที่กว้างขวางสำหรับโมเดล MLLM โดยใช้การผสมผสานของวิชันเอนโค้ดเดอร์และการแก้ปัญหา ผลการวิจัยแสดงให้เห็นหลักการสำคัญที่ซ่อนอยู่ซึ่งเหมือนกันในกลยุทธ์ที่มีอยู่หลายรูปแบบ ซึ่งนำไปสู่การออกแบบที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพ อีเกิลพบว่าการเพิ่มโทเค็นภาพจากวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่แตกต่างกันโดยใช้การผสมผสานที่ง่ายที่สุดเทียบเท่ากับการใช้การผสมผสานที่ซับซ้อนกว่าหรือกลยุทธ์อื่นๆ นอกจากนี้ อีเกิลยังแนะนำการปรับแต่งล่วงหน้าเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่มุ่งเน้นไปที่ภาพและโทเค็นภาษา ซึ่งช่วยเพิ่มความสอดคล้องของโมเดล ผลลัพธ์เป็นโมเดล MLLM ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลที่มีอยู่ในปัจจุบัน

งานของอีเกิลเกี่ยวข้องกับการออกแบบโครงสร้างของโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ (MLLMs) นอกเหนือจากงานวิจัยที่กล่าวถึงแล้ว โมเดล MLLM ที่มีชื่อเสียงอื่นๆ ได้แก่ MiniGPT-4, Lynx, Otter, QwenVL, CogVLM, VILA, GPT-4V, Gemini และ Llama 3.1 โมเดลเหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก ได้แก่ โมเดล “การให้ความสนใจระหว่างรูปแบบ” และ “การปรับแต่งคำนำ” โมเดลแรกจะ.inject ข้อมูลภาพเข้าไปในโมเดลภาษาโดยใช้การให้ความสนใจระหว่างรูปแบบ ในขณะที่โมเดลหลังจะถือว่าโทเค็นภาพเป็นส่วนหนึ่งของลำดับโทเค็นภาษาและเพิ่มเข้าไปโดยตรงกับโทเค็นภาษา อีเกิลใช้โครงสร้างแบบหลังโดยใช้แบบจำลองหลายรูปแบบที่มีลักษณะคล้ายกับ LLaVA

งานของอีเกิลเกี่ยวข้องกับการวิจัยที่มุ่งเน้นในการปรับปรุงการออกแบบวิชันเอนโค้ดเดอร์สำหรับโมเดล MLLM งานวิจัยในระยะแรกใช้วิชันเอนโค้ดเดอร์ที่ได้รับการฝึกฝนบนงานวิชัน-ภาษา เช่น CLIP และ EVA-CLIP วิชันเอนโค้ดเดอร์ที่มีความเข้มแข็ง hơn เช่น SigLIP และ InternVL ได้ถูกเสนอเพื่อปรับปรุงงานวิชัน-ภาษาด้วยการออกแบบที่ดีขึ้น ขนาดโมเดลที่ใหญ่ขึ้น และวิธีการฝึกฝนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

อีเกิล: ใช้การผสมผสานของเอนโค้ดเดอร์เพื่อสำรวจพื้นที่ดีไซน์สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ

ความสำเร็จของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้กระตุ้นความสนใจที่สำคัญในการเพิ่มความสามารถในการรับรู้ภาพให้กับโมเดลเหล่านี้ เพื่อให้พวกมันสามารถมองเห็น เข้าใจ และให้เหตุผลในโลกแห่งความเป็นจริง

อีเกิลเปรียบเทียบการทำงานของวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่ได้รับการฝึกฝนบนงานวิชัน-ภาษาและงานอื่นๆ เช่น การตรวจจับและการแบ่งส่วนภาพ โดยใช้วิธีการที่เรียกว่า “การผสมผสานของวิชันเอนโค้ดเดอร์” ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพ

อีเกิล: วิธีการและโครงสร้าง

อีเกิลมีเป้าหมายในการออกแบบวิธีการที่เรียบง่ายในการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่แตกต่างกัน โดยการลบส่วนประกอบที่ไม่จำเป็นออกไป

วิชันเอนโค้ดเดอร์ที่เข้มแข็งขึ้น

อีเกิลเริ่มต้นด้วยการสำรวจพื้นที่ดีไซน์โดยใช้วิชันเอนโค้ดเดอร์ CLIP ซึ่งเป็นวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่ได้รับการฝึกฝนบนงานวิชัน-ภาษาและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง

อีเกิล: การทดลองและผลลัพธ์

อีเกิลได้พัฒนาวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่แตกต่างกัน และได้ทำการทดลองเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดล MLLM ที่ใช้วิธีการนี้

งานถามคำตอบภาพ

อีเกิลได้ทำการทดลองเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดล MLLM ที่ใช้วิธีการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์บนงานถามคำตอบภาพ

งาน OCR และการทำความเข้าใจแผนภูมิ

อีเกิลได้ทำการทดลองเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดล MLLM ที่ใช้วิธีการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์บนงาน OCR และการทำความเข้าใจแผนภูมิ

การประเมินมาตรฐานหลายรูปแบบ

อีเกิลได้ทำการทดลองเพื่อประเมินผลลัพธ์ของโมเดล MLLM ที่ใช้วิธีการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์บนมาตรฐานหลายรูปแบบ

ความคิดสุดท้าย

ในบทความนี้ เราได้พูดถึงอีเกิล ซึ่งเป็นการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับพื้นที่ดีไซน์สำหรับการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์เข้ากับโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ อีเกิลพบว่าการออกแบบที่เรียบง่ายและใช้วิธีการผสมผสานวิชันเอนโค้ดเดอร์ที่แตกต่างกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นได้