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# コンピューターサイエンス # コンピュータビジョンとパターン認識 # 計算と言語

マヤ: 言語とイメージをつなぐ

マヤは、視覚とテキストを言語を超えてつなげて、理解を深めるんだ。

Nahid Alam, Karthik Reddy Kanjula, Surya Guthikonda, Timothy Chung, Bala Krishna S Vegesna, Abhipsha Das, Anthony Susevski, Ryan Sze-Yin Chan, S M Iftekhar Uddin, Shayekh Bin Islam, Roshan Santhosh, Snegha A, Drishti Sharma, Chen Liu, Isha Chaturvedi, Genta Indra Winata, Ashvanth. S, Snehanshu Mukherjee, Alham Fikri Aji

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マヤ:言語ビジョンAI マヤ:言語ビジョンAI ルなコミュニケーションを実現してるよ。 マヤは言語と画像を組み合わせて、グローバ
目次

俺たちの世界では、機械が日々賢くなってるんだ。特に面白いのは、機械に画像と文字を理解させること。そこで登場するのがマヤで、言語とビジュアルを使って何ができるかを見せてくれるんだ。マヤは、ただ読むだけじゃなくて、いろんな言語で画像を見て理解できる手助けをしてくれるロボットのような存在だよ。

言語の壁の課題

画像と文字を理解するための高性能なモデルは、英語みたいな広く話されている言語のために設計されてるから、あまり一般的じゃない言語を話す人たちが取り残されちゃうんだ。まるで超クールなカフェがあっても、秘密のパスワードを知らないから入れないみたいな感じ。みんなが先進技術の恩恵を享受できるようにするには、これって大問題だよね。

マヤの役割

マヤはそのギャップを埋めるために作られた。8つの言語で動作するように設計されてるから、もっと多くの人たちにとってフレンドリーなんだ。つまり、マヤは写真を撮って、見て、文字も読んで、言語や文化を尊重しながらスマートな応答ができるんだ。外国にいるときに多言語の友達に助けを求めるような感じだよ。

より良いデータセットの構築

マヤを作るために、開発者たちは特別なデータセットを作ったんだ。巨大な図書館を想像してみて、そこには8つの異なる言語で書かれたキャプション付きの絵本がいっぱい。クールなビジュアルと書かれた言葉のミックスでマヤをトレーニングしたんだ。チームはこの図書館が大きいだけじゃなくてクリーンなことも確認した。誰も悪い例から学んだロボットなんて欲しくないでしょ。

安全でクリーンに保つ

開発者たちは、データセットが有害なものから自由であることを確保するために特別な手段を取った。画像やキャプションをスキャンして、攻撃的または有害だと考えられるものを探してたんだ。これによって、悪い習慣を身につけることなく学べるようにしたんだ。野菜を食べると強くなるみたいなもので、クリーンなデータセットはマヤを賢くするんだよ。

マヤのトレーニング

マヤは強力なコンピュータを使ってトレーニングされた。つまり、すごい頭脳を使ってこの情報をすぐに学ぶ感じ。マヤが学びながら、テキストの翻訳や画像の理解を練習したんだ。このプロセスにはかなりの時間がかかったけど、最終的には質問に答える良いリスナーになったんだ。

マヤの仕組み

マヤの脳は2つの部分から成り立ってる:言語部分とビジョン部分。言語部分は質問に答えたり文字を理解したりするのを助けて、ビジョン部分は画像を見てそれが何を示しているのかを判断するんだ。二つが組み合わさることで、ピーナッツバターとゼリーのような完璧なチームになるんだ。

マヤのスキルをテスト

トレーニングが終わったら、マヤをテストしてみた。質問をしたりいろんな画像を見せたりして、開発者たちはどれだけうまく応答できるかを確認したんだ。長い学年が終わった後の学生が期末試験を受けるような感じだった。その結果を見て、どこが得意でどこがもっと練習が必要かがわかったんだ。

多用途なマルチリンガルモデル

マヤはただ楽しいだけじゃなくて、現実のアプリケーションもあるんだ。例えば、外国で旅行してるときに自分が理解できない言語で書かれた看板を見かけたとしたら。マヤを使えば、その看板の写真を撮って翻訳を得られるんだ。または、学生がいろんな文化について画像を通じて学び、マヤが見たものについてスマートなインサイトを提供するような感じだよ。

マヤのパフォーマンスを見る

テストでは、マヤはかなり良いパフォーマンスを見せた。いくつかの課題に直面したけど、質問や写真に対処するのはうまくできて、視覚やテキストを理解するための信頼できるツールであることを証明した。良い学生のように、マヤは失敗から学んで時間とともに成長したんだ。

マヤのユニークな点

マヤが複数の言語で使える能力、文化の違いを理解する力、そして有害なコンテンツをフィルタリングする能力は、テック界での差別化要因なんだ。他のモデルが英語だけに集中してみんなを無視する中で、マヤは幅広いオーディエンスを含めるために両腕を広げてる。こうしたインクルーシビティはただの素敵なところじゃなくて、技術がすべての人にアクセス可能であるために欠かせないんだ。

未来の改善点

今のマヤはクールだけど、常に改善の余地があるんだ。開発者たちは、さらに良くする方法を探してる。理解できる言語を増やしたり、もっと複雑な質問に対処する能力を洗練させたいんだ。愛情とケアで、マヤはもっと賢くて役に立つ存在に成長できるかもしれない。

結論

マヤは視覚とテキストの理解を組み合わせたマルチリンガルモデルで、ゲームを変えてるんだ。安全性や文化的な配慮、アクセスのしやすさに重点を置いて、マヤは誰にとっても使いやすいテックの未来に道を切り開いてる。翻訳者、ガイド、友達を一つにまとめたような存在で、世界をもっとつながりやすく、フレンドリーな場所にしてるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Maya: An Instruction Finetuned Multilingual Multimodal Model

概要: The rapid development of large Vision-Language Models (VLMs) has led to impressive results on academic benchmarks, primarily in widely spoken languages. However, significant gaps remain in the ability of current VLMs to handle low-resource languages and varied cultural contexts, largely due to a lack of high-quality, diverse, and safety-vetted data. Consequently, these models often struggle to understand low-resource languages and cultural nuances in a manner free from toxicity. To address these limitations, we introduce Maya, an open-source Multimodal Multilingual model. Our contributions are threefold: 1) a multilingual image-text pretraining dataset in eight languages, based on the LLaVA pretraining dataset; 2) a thorough analysis of toxicity within the LLaVA dataset, followed by the creation of a novel toxicity-free version across eight languages; and 3) a multilingual image-text model supporting these languages, enhancing cultural and linguistic comprehension in vision-language tasks. Code available at https://github.com/nahidalam/maya.

著者: Nahid Alam, Karthik Reddy Kanjula, Surya Guthikonda, Timothy Chung, Bala Krishna S Vegesna, Abhipsha Das, Anthony Susevski, Ryan Sze-Yin Chan, S M Iftekhar Uddin, Shayekh Bin Islam, Roshan Santhosh, Snegha A, Drishti Sharma, Chen Liu, Isha Chaturvedi, Genta Indra Winata, Ashvanth. S, Snehanshu Mukherjee, Alham Fikri Aji

最終更新: 2024-12-09 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2412.07112

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2412.07112

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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