論文の概要: Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13884v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 21:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 14:07:37.443707
• Title: Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models
• Title（参考訳）: 凍結言語モデルを用いたマルチモーダルファウショット学習
• Authors: Maria Tsimpoukelli, Jacob Menick, Serkan Cabi, S.M. Ali Eslami, Oriol Vinyals, Felix Hill
• Abstract要約: 我々は視覚エンコーダを訓練し、各画像を連続的な埋め込みの列として表現し、この接頭辞で誘導される事前学習された凍結言語モデルが適切なキャプションを生成するようにした。 得られたシステムはマルチモーダルな数ショット学習者であり、実例で条件付けされた場合、驚くほど多くの新しいタスクを学習できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.75551859968596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When trained at sufficient scale, auto-regressive language models exhibit the notable ability to learn a new language task after being prompted with just a few examples. Here, we present a simple, yet effective, approach for transferring this few-shot learning ability to a multimodal setting (vision and language). Using aligned image and caption data, we train a vision encoder to represent each image as a sequence of continuous embeddings, such that a pre-trained, frozen language model prompted with this prefix generates the appropriate caption. The resulting system is a multimodal few-shot learner, with the surprising ability to learn a variety of new tasks when conditioned on examples, represented as a sequence of multiple interleaved image and text embeddings. We demonstrate that it can rapidly learn words for new objects and novel visual categories, do visual question-answering with only a handful of examples, and make use of outside knowledge, by measuring a single model on a variety of established and new benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 十分な規模でトレーニングを行うと、自動回帰言語モデルは、ほんの数例で促された後、新しい言語タスクを学習する顕著な能力を示す。 本稿では,このマイナショット学習能力をマルチモーダル環境(ビジョンと言語)に移すための,単純かつ効果的なアプローチを提案する。 調整された画像とキャプションデータを用いて、視覚エンコーダを訓練し、各画像を連続した埋め込みのシーケンスとして表現し、プレトレーニングされた凍結言語モデルが適切なキャプションを生成する。 結果として得られたシステムはマルチモーダルな数ショット学習者であり、実例に条件付けして、複数のインターリーブ画像とテキスト埋め込みのシーケンスとして表現された、様々な新しいタスクを学習する驚くべき能力を持つ。 我々は,新しいオブジェクトや新しい視覚カテゴリーの単語を素早く学習し,ごく少数の例で視覚的質問応答を行い,複数の確立された新しいベンチマークで単一のモデルを測定することで外部知識を活用することを実証した。

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