論文の概要: What do Models Learn From Training on More Than Text? Measuring Visual Commonsense Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07065v1
• Date: Sat, 14 May 2022 13:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 03:31:11.731540
• Title: What do Models Learn From Training on More Than Text? Measuring Visual Commonsense Knowledge
• Title（参考訳）: モデルはテキスト以上のトレーニングから何を学ぶのか? 視覚常識知識の測定
• Authors: Lovisa Hagstr\"om and Richard Johansson
• Abstract要約: 言語モデルにおける視覚的コモンセンス知識を測定するための2つの評価タスクを提案する。 視覚的コモンセンスの知識は、視覚的テキストデータに基づいて訓練されたマルチモーダルモデルと非モーダルベースラインモデルとでは大きな違いはない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13706331473063876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are limitations in learning language from text alone. Therefore, recent focus has been on developing multimodal models. However, few benchmarks exist that can measure what language models learn about language from multimodal training. We hypothesize that training on a visual modality should improve on the visual commonsense knowledge in language models. Therefore, we introduce two evaluation tasks for measuring visual commonsense knowledge in language models and use them to evaluate different multimodal models and unimodal baselines. Primarily, we find that the visual commonsense knowledge is not significantly different between the multimodal models and unimodal baseline models trained on visual text data.
• Abstract（参考訳）: テキストのみから言語を学ぶには制限がある。 そのため、近年はマルチモーダルモデルの開発に焦点が当てられている。 しかし、マルチモーダルトレーニングから言語について学習する言語モデルを測定できるベンチマークは少ない。 視覚モダリティのトレーニングは、言語モデルの視覚コモンセンス知識を改善するべきだと仮定する。 そこで我々は,言語モデルにおける視覚的コモンセンス知識を測定するための2つの評価タスクを導入し,異なるマルチモーダルモデルと非モーダルベースラインを評価する。 視覚的コモンセンスの知識は、視覚的テキストデータに基づいて訓練されたマルチモーダルモデルと非モーダルベースラインモデルとは大きく異なるものではない。

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