[论文解读] 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 165

一句话总结

本文分析 GPT-4V(ision) 以理解其多模态能力、输入、提示以及潜在的人机交互方法，基于一组精选的定性样本。

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

研究动机与目标

• 通过考察最新的大型多模态模型 GPT-4V(ision) 的能力来为研究提供动机。
• 调查 GPT-4V(ision) 的质量、通用性和支持的输入模态。
• 整理并分析跨领域的多样化定性样本以探究性能。
• 探索提示策略以及在图像上绘制可视标记如何启用新的交互方法。
• 讨论基于 GPT-4V 的系统的新兴应用场景和未来的研究方向。

提出的方法

• 策划一组精心设计的跨领域与多任务的定性样本。
• 分析 GPT-4V(ision) 处理任意交错的多模态输入的能力。
• 评估模型在不同任务和输入模式下的通用性与能力。
• 研究在输入图像上绘制视觉标记以实现视觉指称提示。
• 对潜在的应用场景和未来研究方向进行深入讨论。

实验结果

研究问题

• RQ1 GPT-4V(ision) 能在跨领域处理中哪些类型的任务与输入？
• RQ2 在交错的多模态输入下，GPT-4V(ision) 的能力有多通用和灵活？
• RQ3 哪些提示策略在引出期望的表现方面对 GPT-4V(ision) 有效？
• RQ4 在输入图像上的视觉标记会带来哪些新颖的人机交互方法？
• RQ5 基于 GPT-4V 的系统潜在的应用场景和未来研究方向有哪些？

主要发现

• GPT-4V(ision) 展示了处理任意交错的多模态输入的前所未有的能力。
• GPT-4V(ision) 在多样化的任务和领域中显示出广泛且通用的能力。
• 在输入图像上绘制的视觉标记启用如视觉指称提示等新的交互方法。
• 本研究提供了关于有效提示方法和 GPT-4V(ision) 工作模式的见解。
• 作者讨论基于大规模多模态模型（LMM）的系统的新兴应用场景和未来研究方向。