Zero-Shot, But at What Cost? Unveiling the Hidden Overhead of MILS’s LLM-CLIP Framework for Image Captioning

要約

MILS（Multimodal Iterative LLM Solver）は、ゼロショット画像キャプションのための反復的なLLMクリップベースのアプローチを活用することにより、「LLMがトレーニングなしで見たり聞いたりすることができると主張する最近公開されたフレームワークです。
このMILSアプローチは良好なパフォーマンスを示していますが、私たちの調査では、この成功は、高価なマルチステップ洗練プロセスのために隠された実質的な計算コストであることが明らかになりました。
対照的に、BLIP-2やGPT-4Vなどの代替モデルは、合理化されたシングルパスアプローチを通じて競争結果を達成します。
MILSの反復プロセスに固有の重要なオーバーヘッドは、その実際的な利点を損なう可能性があると仮定し、それにより、重いリソースの要求を伴うことなく、ゼロショットパフォーマンスを達成できるという物語に挑戦します。
この作業は、MILSの出力品質と計算コストの間のトレードオフを公開および定量化する最初の作業であり、より効率的なマルチモーダルモデルの設計に関する重要な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

MILS (Multimodal Iterative LLM Solver) is a recently published framework that claims ‘LLMs can see and hear without any training’ by leveraging an iterative, LLM-CLIP based approach for zero-shot image captioning. While this MILS approach demonstrates good performance, our investigation reveals that this success comes at a hidden, substantial computational cost due to its expensive multi-step refinement process. In contrast, alternative models such as BLIP-2 and GPT-4V achieve competitive results through a streamlined, single-pass approach. We hypothesize that the significant overhead inherent in MILS’s iterative process may undermine its practical benefits, thereby challenging the narrative that zero-shot performance can be attained without incurring heavy resource demands. This work is the first to expose and quantify the trade-offs between output quality and computational cost in MILS, providing critical insights for the design of more efficient multimodal models.

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