論文の概要: Multi-stage Pre-training over Simplified Multimodal Pre-training Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14596v1
• Date: Thu, 22 Jul 2021 03:35:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-08 11:05:03.884879
• Title: Multi-stage Pre-training over Simplified Multimodal Pre-training Models
• Title（参考訳）: 簡易型マルチモーダル事前学習モデルによる多段階事前学習
• Authors: Tongtong Liu and Fangxiang Feng and Xiaojie Wang
• Abstract要約: 本稿では, 単語, 句, 文, 画像の粒度の異なる情報を用いて, モデルを段階的に事前訓練する多段階事前学習法を提案する。 また、限られたコーパスから多種多様な知識を効率的に捉えるために、異なる段階における情報粒度に適したいくつかの事前学習タスクを設計する。 実験結果から,本手法はすべての下流タスクにおいて元のLXMERTモデルに匹敵する性能を示し,画像テキスト検索タスクでは元のモデルよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.644196343835674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal pre-training models, such as LXMERT, have achieved excellent results in downstream tasks. However, current pre-trained models require large amounts of training data and have huge model sizes, which make them difficult to apply in low-resource situations. How to obtain similar or even better performance than a larger model under the premise of less pre-training data and smaller model size has become an important problem. In this paper, we propose a new Multi-stage Pre-training (MSP) method, which uses information at different granularities from word, phrase to sentence in both texts and images to pre-train the model in stages. We also design several different pre-training tasks suitable for the information granularity in different stage in order to efficiently capture the diverse knowledge from a limited corpus. We take a Simplified LXMERT (LXMERT- S), which has only 45.9% parameters of the original LXMERT model and 11.76% of the original pre-training data as the testbed of our MSP method. Experimental results show that our method achieves comparable performance to the original LXMERT model in all downstream tasks, and even outperforms the original model in Image-Text Retrieval task.
• Abstract（参考訳）: LXMERTのようなマルチモーダル事前学習モデルは下流タスクにおいて優れた結果を得た。 しかし、現在の事前訓練されたモデルには大量のトレーニングデータが必要であり、モデルサイズが大きいため、低リソースの状況では適用が困難である。 事前トレーニングの少ないデータとモデルサイズを小さくするという前提で、より大きなモデルよりも類似またはより優れたパフォーマンスを得る方法が重要な問題となっている。 本稿では,テキストと画像の両方において,単語,句,文の粒度が異なる情報を段階的に事前学習するために,多段階事前学習(msp)手法を提案する。 また,限られたコーパスから多様な知識を効率的に獲得するために,異なる段階の情報粒度に適した事前学習タスクを複数設計した。 単純なlxmert (lxmert- s) は、元のlxmertモデルのパラメータが45.9%であり、元の事前トレーニングデータの11.76%がmsp法のテストベッドである。 実験の結果,全ての下流タスクにおいてlxmertモデルに匹敵する性能を得られ,画像テキスト検索タスクではlxmertモデルよりも優れていた。

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