[論文レビュー] The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision)

Zhengyuan Yang, Linjie Li+5 more|arXiv (Cornell University)|Sep 29, 2023

Multimodal Machine Learning Applications被引用数 165

ひとこと要約

この論文は、GPT-4V(ision)を分析して、そのマルチモーダル能力、入力、プロンプティング、そして潜在的な人間とコンピュータの相互作用手法を、厳選された定性的サンプルのセットに基づいて理解する。

ABSTRACT

Large multimodal models (LMMs) extend large language models (LLMs) with multi-sensory skills, such as visual understanding, to achieve stronger generic intelligence. In this paper, we analyze the latest model, GPT-4V(ision), to deepen the understanding of LMMs. The analysis focuses on the intriguing tasks that GPT-4V can perform, containing test samples to probe the quality and genericity of GPT-4V's capabilities, its supported inputs and working modes, and the effective ways to prompt the model. In our approach to exploring GPT-4V, we curate and organize a collection of carefully designed qualitative samples spanning a variety of domains and tasks. Observations from these samples demonstrate that GPT-4V's unprecedented ability in processing arbitrarily interleaved multimodal inputs and the genericity of its capabilities together make GPT-4V a powerful multimodal generalist system. Furthermore, GPT-4V's unique capability of understanding visual markers drawn on input images can give rise to new human-computer interaction methods such as visual referring prompting. We conclude the report with in-depth discussions on the emerging application scenarios and the future research directions for GPT-4V-based systems. We hope that this preliminary exploration will inspire future research on the next-generation multimodal task formulation, new ways to exploit and enhance LMMs to solve real-world problems, and gaining better understanding of multimodal foundation models. Finally, we acknowledge that the model under our study is solely the product of OpenAI's innovative work, and they should be fully credited for its development. Please see the GPT-4V contributions paper for the authorship and credit attribution: https://cdn.openai.com/contributions/gpt-4v.pdf

研究の動機と目的

• 最新の大規模マルチモーダルモデル GPT-4V(ision) の能力を検討することにより研究を動機づける。
• GPT-4V(ision) がサポートする品質、一般性、入力モダリティを調査する。
• ドメインを横断する多様な定性的サンプルを厳選・分析してパフォーマンスを探る。
• プロンプティング戦略と、画像上の視覚マーカーが新しい相互作用手法をどのように可能にするかを探る。
• GPT-4Vベースのシステムの新たな適用シナリオと今後の研究方向について議論する。

提案手法

• 様々なドメインとタスクにわたる、慎重に設計された定性的サンプルのコレクションを厳選する。
• 任意に混在するマルチモーダル入力の処理についてGPT-4V(ision)を分析する。
• タスクと入力モードを横断した、モデルの汎用性と能力を評価する。
• 入力画像に描かれた視覚的マーカーを用いた視覚参照プロンプティングの利用を調査する。
• 潜在的な適用シナリオと今後の研究方向について詳述する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPT-4V(ision) はドメインを横断してどのようなタスクと入力を扱えるか？
• RQ2 アレイ? 従来挿入されたマルチモーダル入力に対して、GPT-4V(ision) の能力はどれほど汎用的で柔軟か？
• RQ3 GPT-4V(ision) から望ましい性能を引き出すために有効なプロンプティング戦略は何か？
• RQ4 入力画像の視覚マーカーから生まれる新しい人間とコンピュータの相互作用手法は何か？
• RQ5 GPT-4Vベースのシステムの潜在的な適用シナリオと今後の研究方向は何か？

主な発見

• GPT-4V(ision) は任意に挿入されたマルチモーダル入力を処理する比類のない能力を示す。
• GPT-4V(ision) は多様なタスクとドメインにおいて広範で汎用的な能力を示す。
• 入input画像に描かれた視覚マーカーは、視覚参照プロンプティングなどの新しい相互作用手法を可能にする。
• 本研究は、GPT-4V(ision) の効果的なプロンプティング手法と動作モードについて洞察を提供する。
• 著者らはLMMベースのシステムの新たな適用シナリオと今後の研究方向について議論している。