マルチモーダル大規模言語モデルにおける工業製品画像の認識性能調査

ダルLLMの工業製品データセットに対する推論性近年，テキストだけではなく，画像や音声といっ能をVisualQuestionAnswering(VQA)タスクによりた複数のモダリティに対応した大規模言語モデル評価している．[5]によれば,評価したモデルの中で(LLM)が登場している．これらはマルチモーダル最高性能を発揮したのはOpen-AI社のGPT-4o[3]でLLMと呼ばれ，複数の入力を受け取ることでよりあるが，その推論性能は産業分野で求められる水準人間に近い挙動を再現することが期待され,これまには達していないことが報告されている．ただし，でのLLMをより賢くすると考えられている[1].マ[5]ではVQAタスクの質問と回答の選択肢をVLMルチモーダルLLMの中でも，画像とテキストを同で生成しており，これでは質問と回答の選択肢の時に処理可能なものはVision-Language-Model(VLM)セットが生成したモデルに依存するため，最終的なとも呼ばれ，商用・オープンソース含め多数のモデ性能評価に不確実性が生じる．そこで本研究では，ルが存在している[2,3,4]．よりシンプルで機械的に作成した質問と回答の選VLMの活用例として，画像を入力とした異常検択肢を用いることで，不確実性を少なくした状態で知が挙げられる．従来のAIモデルによる画像をVLMの工業製品画像に対する認識性能を評価する．使った異常検知では，異常の場所や異常スコアを算出するのみであったが，VLMの登場によりテキス―1415―.