Constructing Multimodal Datasets from Scratch for Rapid Development of a Japanese Visual Language Model

📄 arXiv: 2410.22736v1 📥 PDF

作者: Keito Sasagawa, Koki Maeda, Issa Sugiura, Shuhei Kurita, Naoaki Okazaki, Daisuke Kawahara

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-30

备注: 15 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出一种从零构建日语多模态数据集的方法，加速日语视觉语言模型开发。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 多模态数据集 日语 数据构建 图像文本对

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型（VLM）依赖大量多模态数据，但非英语语种（如日语）资源匮乏，阻碍了相关研究。
  2. 该论文提出一种从零开始构建日语多模态数据集的方法，包括图像-文本对、交错数据和指令数据，无需依赖机器翻译。
  3. 实验表明，使用该方法构建的数据集训练的VLM，性能优于使用机器翻译数据训练的模型，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

为了开发高性能的视觉语言模型（VLM），准备多模态资源至关重要，例如图像-文本对、交错数据和指令数据。虽然英语的多模态资源丰富，但日语等非英语语言的相应资源却严重缺乏。为了解决这个问题，我们以日语作为非英语语言，提出了一种从零开始快速创建日语多模态数据集的方法。我们从网络档案中收集日语图像-文本对和交错数据，并使用现有的VLM直接从图像生成日语指令数据。实验结果表明，在这些原生数据集上训练的VLM优于那些依赖机器翻译内容的VLM。

🔬 方法详解

问题定义：当前视觉语言模型的发展严重依赖于大规模多模态数据集，然而，针对英语以外的语言，如日语，高质量的多模态数据集非常稀缺。直接使用机器翻译的英文数据集训练日语VLM会导致性能下降，因此需要构建原生的日语多模态数据集。

核心思路：该论文的核心思路是提出一个从零开始构建日语多模态数据集的流程，避免依赖机器翻译。通过从网络档案中收集图像-文本对和交错数据，并利用现有的VLM从图像生成指令数据，从而快速构建高质量的日语多模态数据集。

技术框架：该方法主要包含三个阶段：1) 图像-文本对收集：从网络档案中抓取日语图像和对应的文本描述。2) 交错数据收集：同样从网络档案中收集包含图像和文本交错出现的数据，例如博客文章或新闻报道。3) 指令数据生成：利用现有的VLM，输入图像，生成对应的日语指令，从而构建指令数据集。

关键创新：该方法最重要的创新在于提出了一个完全从零开始构建非英语多模态数据集的流程，避免了对机器翻译的依赖。通过结合网络数据抓取和VLM生成，可以高效地构建高质量的日语多模态数据集。

关键设计：具体的数据收集和生成过程中的技术细节未知，论文中可能涉及数据清洗、过滤、以及VLM生成指令时的prompt设计等。这些细节对于最终数据集的质量至关重要，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用该方法构建的日语多模态数据集训练的VLM，性能优于使用机器翻译的英文数据集训练的模型。具体的性能提升幅度未知，但该结果验证了原生日语多模态数据集的有效性，为后续研究提供了有价值的资源和方法。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于日语视觉语言模型的开发，例如图像描述生成、视觉问答、图像检索等任务。通过构建高质量的日语多模态数据集，可以提升日语VLM的性能，促进相关技术在日语环境下的应用，例如智能客服、教育辅助、以及文化遗产保护等领域。

📄 摘要（原文）

To develop high-performing Visual Language Models (VLMs), it is essential to prepare multimodal resources, such as image-text pairs, interleaved data, and instruction data. While multimodal resources for English are abundant, there is a significant lack of corresponding resources for non-English languages, such as Japanese. To address this problem, we take Japanese as a non-English language and propose a method for rapidly creating Japanese multimodal datasets from scratch. We collect Japanese image-text pairs and interleaved data from web archives and generate Japanese instruction data directly from images using an existing VLM. Our experimental results show that a VLM trained on these native datasets outperforms those relying on machine-translated content.