論文の概要: VidLanKD: Improving Language Understanding via Video-Distilled Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02681v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 15:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 14:05:42.462023
• Title: VidLanKD: Improving Language Understanding via Video-Distilled Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: VidLanKD:ビデオ拡散知識伝達による言語理解の改善
• Authors: Zineng Tang, Jaemin Cho, Hao Tan, Mohit Bansal
• Abstract要約: 言語理解を改善するためのビデオ言語知識蒸留法VidLanKDを提案する。 我々は、ビデオテキストデータセット上でマルチモーダル教師モデルを訓練し、その知識をテキストデータセットを用いて学生言語モデルに伝達する。 我々の実験では、VidLanKDはテキストのみの言語モデルや発声モデルよりも一貫した改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.3906723777229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since visual perception can give rich information beyond text descriptions for world understanding, there has been increasing interest in leveraging visual grounding for language learning. Recently, vokenization has attracted attention by using the predictions of a text-to-image retrieval model as labels for language model supervision. Despite its success, the method suffers from approximation error of using finite image labels and the lack of vocabulary diversity of a small image-text dataset. To overcome these limitations, we present VidLanKD, a video-language knowledge distillation method for improving language understanding. We train a multi-modal teacher model on a video-text dataset, and then transfer its knowledge to a student language model with a text dataset. To avoid approximation error, we propose to use different knowledge distillation objectives. In addition, the use of a large-scale video-text dataset helps learn diverse and richer vocabularies. In our experiments, VidLanKD achieves consistent improvements over text-only language models and vokenization models, on several downstream language understanding tasks including GLUE, SQuAD, and SWAG. We also demonstrate the improved world knowledge, physical reasoning, and temporal reasoning capabilities of our model by evaluating on the GLUE-diagnostics, PIQA, and TRACIE datasets. Lastly, we present comprehensive ablation studies as well as visualizations of the learned text-to-video grounding results of our teacher and student language models. Our code and models are available at: https://github.com/zinengtang/VidLanKD
• Abstract（参考訳）: 視覚知覚は、世界理解のためのテキスト記述を超えた豊富な情報を与えることができるため、言語学習における視覚基盤の活用への関心が高まっている。 近年,テキスト・画像間検索モデルの予測を言語モデル監督のためのラベルとして用いることで,ボケ化が注目されている。 その成功にもかかわらず、この方法は有限画像ラベルの使用の近似誤差と、小さな画像テキストデータセットの語彙多様性の欠如に苦しむ。 そこで,これらの限界を克服するために,映像言語知識蒸留法vidlankdを提案する。 我々は、ビデオテキストデータセット上でマルチモーダル教師モデルを訓練し、その知識をテキストデータセットを用いて学生言語モデルに伝達する。 近似誤差を避けるために, 異なる知識蒸留目的を用いることを提案する。 さらに、大規模なビデオテキストデータセットを使用することで、多様で豊かな語彙を学ぶことができる。 我々の実験では、VidLanKDはGLUE、SQuAD、SWAGなどの下流言語理解タスクにおいて、テキストのみの言語モデルと音声認識モデルに対して一貫した改善を実現している。 また, GLUE-diagnostics, PIQA, TRACIEデータセットを用いて, 世界の知識, 物理的推論, 時間的推論能力の向上を実証した。 最後に,包括的アブレーション研究と教師と生徒の言語モデルの学習テキストからビデオへの接地結果の可視化について述べる。 私たちのコードとモデルは、https://github.com/zinengtang/VidLanKDで利用可能です。

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