論文の概要: InterBERT: Vision-and-Language Interaction for Multi-modal Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13198v4
• Date: Thu, 22 Apr 2021 11:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 06:32:22.992683
• Title: InterBERT: Vision-and-Language Interaction for Multi-modal Pretraining
• Title（参考訳）: interbert:マルチモーダルプリトレーニングのための視覚と言語インタラクション
• Authors: Junyang Lin, An Yang, Yichang Zhang, Jie Liu, Jingren Zhou, Hongxia Yang
• Abstract要約: 我々は,本シリーズのマルチモーダル事前学習手法M6の最初のモデルであるInterBERT(BERT for Interaction)を提案する。 モデルは、異なるモダリティの情報フロー間の相互作用をモデル化する強力な能力を持っている。 中国語におけるマルチモーダル事前学習のための大規模データセットを提案し,中国初のマルチモーダル事前学習モデルである中国語InterBERTを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.32065400614162
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-modal pretraining for learning high-level multi-modal representation is a further step towards deep learning and artificial intelligence. In this work, we propose a novel model, namely InterBERT (BERT for Interaction), which is the first model of our series of multimodal pretraining methods M6 (MultiModality-to-MultiModality Multitask Mega-transformer). The model owns strong capability of modeling interaction between the information flows of different modalities. The single-stream interaction module is capable of effectively processing information of multiple modalilties, and the two-stream module on top preserves the independence of each modality to avoid performance downgrade in single-modal tasks. We pretrain the model with three pretraining tasks, including masked segment modeling (MSM), masked region modeling (MRM) and image-text matching (ITM); and finetune the model on a series of vision-and-language downstream tasks. Experimental results demonstrate that InterBERT outperforms a series of strong baselines, including the most recent multi-modal pretraining methods, and the analysis shows that MSM and MRM are effective for pretraining and our method can achieve performances comparable to BERT in single-modal tasks. Besides, we propose a large-scale dataset for multi-modal pretraining in Chinese, and we develop the Chinese InterBERT which is the first Chinese multi-modal pretrained model. We pretrain the Chinese InterBERT on our proposed dataset of 3.1M image-text pairs from the mobile Taobao, the largest Chinese e-commerce platform. We finetune the model for text-based image retrieval, and recently we deployed the model online for topic-based recommendation.
• Abstract（参考訳）: 高レベルのマルチモーダル表現を学習するためのマルチモーダル事前訓練は、ディープラーニングと人工知能へのさらなるステップである。 本研究では,マルチモーダルプリトレーニング法m6 (multimodality-to-multimodality multitask mega-transformer) の最初のモデルであるinterbert (bert for interaction)を提案する。 モデルは、異なるモダリティの情報フロー間の相互作用をモデル化する強力な能力を持っている。 シングルストリームインタラクションモジュールは、複数のモジュールの情報を効果的に処理することができ、上位の2ストリームモジュールは、各モードの独立性を保ち、単一モードタスクのパフォーマンス低下を回避する。 我々は、マスク付きセグメントモデリング(MSM)、マスク付き領域モデリング(MRM)、画像テキストマッチング(ITM)の3つの事前訓練タスクでモデルを事前訓練し、一連の視覚/言語下流タスクでモデルを微調整する。 実験の結果、InterBERTは、最新のマルチモーダル事前学習手法を含む、一連の強力なベースラインより優れており、MSMとMRMは事前訓練に有効であり、本手法は単一モーダルタスクにおいてBERTに匹敵する性能を達成可能であることが示された。 また,中国語のマルチモーダルプリトレーニングのための大規模データセットを提案し,中国初のマルチモーダルプリトレーニングモデルである中国語インターバートを開発した。 我々は、中国最大のeコマースプラットフォームであるTaobaoから、提案した310万の画像テキストペアのデータセットに基づいて、中国インターバートを事前訓練する。 テキストベース画像検索のモデルを微調整し,最近,トピックベースの推薦のためにモデルをオンラインに展開した。

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