論文の概要: Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07310v2
• Date: Sat, 18 Jul 2020 23:10:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 22:25:22.817677
• Title: Behind the Scene: Revealing the Secrets of Pre-trained Vision-and-Language Models
• Title（参考訳）: 舞台裏:事前訓練された視覚言語モデルの秘密を明らかにする
• Authors: Jize Cao, Zhe Gan, Yu Cheng, Licheng Yu, Yen-Chun Chen and Jingjing Liu
• Abstract要約: 最近のTransformerベースの大規模事前学習モデルは、視覚言語(V+L)研究に革命をもたらした。 VALUEは,マルチモーダル事前学習における内部動作の解明を目的とした,精密に設計された探索タスクのセットである。 主要な観察:事前訓練されたモデルは、推論中の画像よりもテキストに出席する傾向を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.19308052012858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent Transformer-based large-scale pre-trained models have revolutionized vision-and-language (V+L) research. Models such as ViLBERT, LXMERT and UNITER have significantly lifted state of the art across a wide range of V+L benchmarks with joint image-text pre-training. However, little is known about the inner mechanisms that destine their impressive success. To reveal the secrets behind the scene of these powerful models, we present VALUE (Vision-And-Language Understanding Evaluation), a set of meticulously designed probing tasks (e.g., Visual Coreference Resolution, Visual Relation Detection, Linguistic Probing Tasks) generalizable to standard pre-trained V+L models, aiming to decipher the inner workings of multimodal pre-training (e.g., the implicit knowledge garnered in individual attention heads, the inherent cross-modal alignment learned through contextualized multimodal embeddings). Through extensive analysis of each archetypal model architecture via these probing tasks, our key observations are: (i) Pre-trained models exhibit a propensity for attending over text rather than images during inference. (ii) There exists a subset of attention heads that are tailored for capturing cross-modal interactions. (iii) Learned attention matrix in pre-trained models demonstrates patterns coherent with the latent alignment between image regions and textual words. (iv) Plotted attention patterns reveal visually-interpretable relations among image regions. (v) Pure linguistic knowledge is also effectively encoded in the attention heads. These are valuable insights serving to guide future work towards designing better model architecture and objectives for multimodal pre-training.
• Abstract（参考訳）: 最近のトランスフォーマーベースの大規模事前学習モデルが視覚言語研究(v+l)に革命をもたらした。 ViLBERT、LXMERT、UNITERといったモデルでは、共同画像テキストによる事前トレーニングを備えた広範囲なV+Lベンチマークにおいて、技術の現状が大幅に向上している。 しかし、その印象的な成功を阻害する内部機構についてはほとんど知られていない。 To reveal the secrets behind the scene of these powerful models, we present VALUE (Vision-And-Language Understanding Evaluation), a set of meticulously designed probing tasks (e.g., Visual Coreference Resolution, Visual Relation Detection, Linguistic Probing Tasks) generalizable to standard pre-trained V+L models, aiming to decipher the inner workings of multimodal pre-training (e.g., the implicit knowledge garnered in individual attention heads, the inherent cross-modal alignment learned through contextualized multimodal embeddings). これらの探索タスクを通じて、各アーチティパルモデルアーキテクチャの広範な分析を通じて、我々の重要な観察は以下のとおりである。 (i)事前学習されたモデルでは、推論中の画像ではなく、テキストで参加する傾向を示す。 (ii)クロスモーダル相互作用を捉えるために調整されたアテンションヘッドのサブセットが存在する。 (iii)事前学習モデルにおける学習注意行列は、画像領域とテキスト単語間の潜在的アライメントと一致するパターンを示す。 (4)注意パターンは画像領域間で視覚的に解釈可能な関係を示す。 (v)純粋言語知識は、注意ヘッドにおいても効果的に符号化される。 これらは、よりよいモデルアーキテクチャの設計とマルチモーダル事前トレーニングの目的に向けた今後の取り組みを導く上で役立つ貴重な洞察である。

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