MM-GEN: Enhancing Task Performance Through Targeted Multimodal Data Curation

📄 arXiv: 2501.04155v1 📥 PDF

作者: Siddharth Joshi, Besmira Nushi, Vidhisha Balachandran, Varun Chandrasekaran, Vibhav Vineet, Neel Joshi, Baharan Mirzasoleiman

分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-01-07

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MM-GEN：通过有针对性的多模态数据生成提升特定任务的视觉-语言模型性能

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

关键词: 多模态学习 数据增强 视觉-语言模型 合成数据生成 特定任务学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在特定任务上表现不佳，主要原因是缺乏针对性、高质量的训练数据。
  2. MM-Gen通过三阶段流程，利用更强大的模型生成高质量的合成数据，包括数据分组、目标文本生成和数据过滤。
  3. 实验表明，使用MM-Gen生成的数据微调VLMs，在空间推理和图表理解等任务上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型(VLMs)虽然功能强大，但在特定任务上表现不佳；例如，由于缺乏特定任务的训练数据，Llava-1.5在图表理解方面表现欠佳。现有的训练数据来自通用数据集，无法捕捉这些任务所需的细微细节。我们提出了MM-Gen，一种可扩展的方法，通过利用更强大的模型为候选图像生成特定任务的高质量合成文本。MM-Gen采用三阶段的目标流程：将数据划分为子组，根据任务描述生成目标文本，以及过滤掉冗余和异常数据。使用MM-Gen生成的数据对VLMs进行微调可显著提高性能，包括Llava-1.5 (7B)在空间推理方面提高29%，在图表理解方面提高15%。与人工标注的字幕数据相比，MM-Gen对原始模型的改进效果提高了1.6倍，证明了其在增强特定任务的VLM性能和弥合通用数据集与专门需求之间差距方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：视觉-语言模型在处理特定任务，如图表理解、空间推理等时，由于缺乏针对性的训练数据，性能往往不佳。现有方法依赖于通用数据集，无法捕捉特定任务所需的细粒度信息，导致模型泛化能力不足。人工标注数据成本高昂且难以扩展，无法满足大规模训练的需求。

核心思路：MM-Gen的核心思路是利用更强大的模型，自动生成高质量的、特定于任务的合成数据，用于增强视觉-语言模型的训练。通过有针对性的数据生成和过滤，弥补通用数据集与特定任务需求之间的差距，从而提升模型在特定任务上的性能。

技术框架：MM-Gen包含三个主要阶段：1) 数据划分：将输入数据划分为不同的子组，例如根据图表类型或空间关系进行划分。2) 目标文本生成：针对每个子组，利用强大的预训练模型（例如大型语言模型）生成与图像内容相关的、特定于任务的文本描述。3) 数据过滤：过滤掉冗余、低质量或与任务无关的数据，保留高质量的合成数据。

关键创新：MM-Gen的关键创新在于其有针对性的数据生成和过滤策略。与传统的通用数据增强方法不同，MM-Gen能够根据任务的特定需求，生成更具信息量和相关性的合成数据。此外，数据过滤步骤能够有效去除噪声数据，提高训练数据的质量。

关键设计：在目标文本生成阶段，可以使用不同的提示工程技术，引导大型语言模型生成更准确、更详细的描述。数据过滤阶段可以使用多种指标，例如文本相似度、图像质量评分等，来评估和筛选合成数据。具体的参数设置和模型选择需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MM-Gen在Llava-1.5 (7B)模型上进行了实验，结果表明，在空间推理任务上性能提升了29%，在图表理解任务上性能提升了15%。与人工标注的字幕数据相比，MM-Gen对原始模型的改进效果提高了1.6倍，证明了其在特定任务数据生成方面的优越性。

🎯 应用场景

MM-Gen可应用于各种需要特定领域知识的视觉-语言任务，例如医学图像诊断、科学图表理解、机器人导航等。通过自动生成高质量的训练数据，可以降低人工标注成本，加速模型开发，并提升模型在实际应用中的性能和可靠性。该方法具有很强的通用性和可扩展性，可以方便地应用于不同的视觉-语言模型和任务。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) are highly effective but often underperform on specialized tasks; for example, Llava-1.5 struggles with chart and diagram understanding due to scarce task-specific training data. Existing training data, sourced from general-purpose datasets, fails to capture the nuanced details needed for these tasks. We introduce MM-Gen, a scalable method that generates task-specific, high-quality synthetic text for candidate images by leveraging stronger models. MM-Gen employs a three-stage targeted process: partitioning data into subgroups, generating targeted text based on task descriptions, and filtering out redundant and outlier data. Fine-tuning VLMs with data generated by MM-Gen leads to significant performance gains, including 29% on spatial reasoning and 15% on diagram understanding for Llava-1.5 (7B). Compared to human-curated caption data, MM-Gen achieves up to 1.6x better improvements for the original models, proving its effectiveness in enhancing task-specific VLM performance and bridging the gap between general-purpose datasets and specialized requirements. Code available at https://github.com/sjoshi804/MM-Gen.