論文の概要: UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15409v1
• Date: Thu, 31 Dec 2020 02:46:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-17 17:17:56.791913
• Title: UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning
• Title（参考訳）: UNIMO:クロスモーダルコントラスト学習による統一モーダル理解と生成を目指して
• Authors: Wei Li, Can Gao, Guocheng Niu, Xinyan Xiao, Hao Liu, Jiachen Liu, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: 単一モーダルとマルチモーダルの両方の理解と生成タスクに適応できる統一モーダルプリトレーニングアーキテクチャ、すなわちUNIMOを提案します。 非ペア化シングルモーダルデータは非常に豊富であるため、我々のモデルは、より一般化可能な表現を学ぶために、より大規模なデータを利用することができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.89401350391015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existed pre-training methods either focus on single-modal tasks or multi-modal tasks, and cannot effectively adapt to each other. They can only utilize single-modal data (i.e. text or image) or limited multi-modal data (i.e. image-text pairs). In this work, we propose a unified-modal pre-training architecture, namely UNIMO, which can effectively adapt to both single-modal and multi-modal understanding and generation tasks. Large scale of free text corpus and image collections can be utilized to improve the capability of visual and textual understanding, and cross-modal contrastive learning (CMCL) is leveraged to align the textual and visual information into a unified semantic space over a corpus of image-text pairs. As the non-paired single-modal data is very rich, our model can utilize much larger scale of data to learn more generalizable representations. Moreover, the textual knowledge and visual knowledge can enhance each other in the unified semantic space. The experimental results show that UNIMO significantly improves the performance of several single-modal and multi-modal downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 既存の事前学習方法は、シングルモーダルタスクまたはマルチモーダルタスクにフォーカスしており、互いに効果的に適応できない。 単一のモーダルデータ(すなわち)しか利用できない。 テキストまたは画像)または制限されたマルチモーダルデータ(すなわち) image-text pairs)。 本稿では,単一モーダルおよびマルチモーダル理解と生成タスクの両方に効果的に対応可能な統一モーダル事前学習アーキテクチャ,unimoを提案する。 大規模な自由テキストコーパスと画像収集は、視覚的およびテキスト的理解の能力を向上させるために利用でき、クロスモーダルコントラスト学習(CMCL)を利用して、テキストと視覚情報を、画像とテキストのペアのコーパス上の統一意味空間に整合させる。 非ペアリングシングルモーダルデータは非常にリッチであるため、我々のモデルはより大規模なデータを利用してより一般化可能な表現を学習することができる。 さらに、テキスト知識と視覚知識は、統一意味空間において相互に強化することができる。 実験の結果,unimoは複数のシングルモーダルおよびマルチモーダルダウンストリームタスクの性能を大幅に向上させた。

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