解説ねえ智也くん、この「LLM…
解説
ねえ、トモヤくん！『ChatRex: Taming Multimodal LLM for Joint Perception and Understanding』っていう論文、面白そうだね！内容教えて！
ああ、これは面白い論文だよ。要するに、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は視覚理解が得意なんだけど、物体を正確に認識する能力が足りないって問題があるんだ。
へえ、そうなんだ！視覚理解はできるのに、物体を見つけるのが苦手なんだね。どうしてそんなことが起こるの？
そう、例えば最新のモデルでも、物体検出の精度が低いんだ。具体的には、COCOデータセットでのリコール率が43.9%しかないんだよ。
リコール率って何？
リコール率は、実際に存在する物体の中で、モデルが正しく検出できた割合を示す指標なんだ。高いほど、モデルが物体を見つけるのが得意ってことになる。
なるほど！それで、ChatRexはどうやってその問題を解決するの？
ChatRexは、知覚と理解を分けた設計を採用しているんだ。具体的には、物体の位置を直接予測するのではなく、提案ネットワークから出力されたボックスをLLMに入力して、検出結果を表すインデックスを出力させるんだ。
それって、どういうこと？
つまり、物体の位置を探すのではなく、既に提案された候補から選ぶ形にすることで、LLMが得意な検索タスクに変えるんだ。これで知覚能力が向上するんだよ。
すごい！それで、実際にどんな実験をしたの？
実験では、ChatRexが強力な知覚能力を示しつつ、マルチモーダル理解性能も維持できることが確認されたんだ。これにより、知覚と理解の両方を同時に活用できるアプリケーションが増える可能性がある。
それって、どんなアプリケーションが考えられるの？
例えば、画像を見ながら会話をするアプリや、物体を認識してその情報を提供するシステムなどが考えられるね。
でも、何か課題もあるんじゃない？
そうだね。まだ知覚能力には限界があるし、データの質や量も重要だ。今後の研究では、これらの課題を克服する方向で進めていく必要がある。
なるほど！じゃあ、トモヤくんもChatRexみたいに、知覚と理解を分けて考えた方がいいかもね！
それはちょっと違うと思うけど…。
要点
マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）は視覚理解能力が高いが、正確な知覚能力が不足している。
ChatRexという新しいMLLMを提案し、知覚と理解を分離した設計を採用している。
提案された方法では、物体検出のために出力ボックスをLLMに入力し、回帰タスクを検索ベースのタスクに変換している。
Rexverse-2Mという新しいデータセットを構築し、知覚と理解の共同トレーニングをサポートしている。
ChatRexは強力な知覚能力を示しつつ、マルチモーダル理解性能も維持している。