論文の概要: Visually-Augmented Language Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10178v1
• Date: Fri, 20 May 2022 13:41:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 14:24:00.494366
• Title: Visually-Augmented Language Modeling
• Title（参考訳）: 視覚提示型言語モデリング
• Authors: Weizhi Wang, Li Dong, Hao Cheng, Haoyu Song, Xiaodong Liu, Xifeng Yan, Jianfeng Gao, Furu Wei
• Abstract要約: 本稿では,言語モデリングのための関連画像を含むテキストトークンを視覚的に拡張する,VaLMという新しい事前学習フレームワークを提案する。 視覚的に拡張されたコンテキストでは、VaLMは視覚知識融合層を使用してマルチモーダル基底言語モデリングを可能にする。 視覚情報を必要とする多モーダル・コモンセンス推論タスクについて,提案モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 137.36789885105642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human language is grounded on multimodal knowledge including visual knowledge like colors, sizes, and shapes. However, current large-scale pre-trained language models rely on the text-only self-supervised training with massive text data, which precludes them from utilizing relevant visual information when necessary. To address this, we propose a novel pre-training framework, named VaLM, to Visually-augment text tokens with retrieved relevant images for Language Modeling. Specifically, VaLM builds on a novel text-vision alignment method via an image retrieval module to fetch corresponding images given a textual context. With the visually-augmented context, VaLM uses a visual knowledge fusion layer to enable multimodal grounded language modeling by attending on both text context and visual knowledge in images. We evaluate the proposed model on various multimodal commonsense reasoning tasks, which require visual information to excel. VaLM outperforms the text-only baseline with substantial gains of +8.66% and +37.81% accuracy on object color and size reasoning, respectively.
• Abstract（参考訳）: 人間の言語は、色、サイズ、形といった視覚的な知識を含むマルチモーダルな知識に基づいている。 しかし、現在の大規模事前訓練型言語モデルは、大量のテキストデータによるテキストのみの自己教師型トレーニングに依存しており、必要に応じて関連する視覚情報を活用することを妨げている。 そこで本稿では,言語モデリングのための関連画像を含むテキストトークンを視覚的に拡張する,VaLMという新しい事前学習フレームワークを提案する。 具体的には、VaLMは、画像検索モジュールを介して新しいテキストビジョンアライメント法に基づいて、テキストコンテキストが与えられた対応する画像を取得する。 視覚的に拡張されたコンテキストでは、VaLMは視覚的知識融合層を使用して、画像内のテキストコンテキストと視覚的知識の両方に参加することでマルチモーダル言語モデリングを可能にする。 本稿では,視覚情報をエクセルに要求するマルチモーダルコモンセンス推論タスクにおいて提案モデルを評価する。 VaLMはテキストのみのベースラインよりも、オブジェクトの色とサイズ推論の精度が+8.66%、+37.81%向上している。

関連論文リスト

• Improving the Efficiency of Visually Augmented Language Models [5.948051066733892]
  本稿では,LMを視覚的に拡張するために明示的な画像は必要ないことを示す。 代わりに、よく知られたCLIPマルチモーダルシステムから得られる視覚的なテキスト表現を使用する。 BLIND-VALMは、VALM for Visual Language Understanding (VLU)、Natural Language Understanding (NLU)、Language Modelingタスクと同等に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T13:02:19Z)
• AdaptVision: Dynamic Input Scaling in MLLMs for Versatile Scene Understanding [96.01726275876548]
  本稿では,様々な解像度の入力画像を動的に処理するマルチモーダルな大規模言語モデルAdaptVisionを提案する。 画像のサイズやアスペクト比に応じて視覚トークンの数を調整する動的画像分割モジュールを考案する。 私たちのモデルは、解像度1008倍の1008ドルまでの画像を処理できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T03:16:49Z)
• Rethinking Visual Prompting for Multimodal Large Language Models with External Knowledge [76.45868419402265]
  マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、膨大な高品質の画像テキストデータセットをトレーニングすることで、大きな進歩を遂げている。 しかし、マスクのような細粒度や空間的に密集した情報をテキストで明示的に伝達することの難しさは、MLLMにとって困難である。 本稿では、特殊な視覚モデルから派生した細粒度の外部知識をMLLMに統合する新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:43:30Z)
• Improving Visual Commonsense in Language Models via Multiple Image Generation [41.565399860320966]
  既存の大規模言語モデル(LLM)は、主にテキストデータのみを使用して訓練されている。 視覚言語モデルは視覚的に指向するタスクに優れており、基本的なコモンセンス推論のような視覚的でないタスクでは失敗することが多い。 この分散は、基本的なテキストベースの言語推論と堅牢な視覚的理解の統合という、重要な課題を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:17:10Z)
• Enhancing Vision Models for Text-Heavy Content Understanding and Interaction [0.0]
  画像エンコーディングのためのCLIPとMassive Text Embedding Benchmarkのモデルを統合したビジュアルチャットアプリケーションを構築した。 プロジェクトの目的は、複雑な視覚的テキストデータ相互接続データの理解において、先進視覚モデルの能力を高め、強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T15:17:47Z)
• Learning the Visualness of Text Using Large Vision-Language Models [42.75864384249245]
  視覚的テキストは人の心の中のイメージを誘発するが、視覚的でないテキストはそれを起こさない。 テキスト内の視覚を自動的に検出する手法により、テキスト・ツー・イメージ検索と生成モデルにより、関連する画像でテキストを拡張できる。 我々は,3,620の英語文のデータセットと,複数のアノテータによって提供されるその視覚性スコアをキュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T17:45:16Z)
• Grounding Language Models to Images for Multimodal Inputs and Outputs [89.30027812161686]
  本稿では,事前学習したテキストのみの言語モデルを視覚領域に最適化する効率的な手法を提案する。 任意にインターリーブされた画像とテキストデータを処理し、検索した画像とインターリーブされたテキストを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:33:44Z)
• VLMAE: Vision-Language Masked Autoencoder [21.97700040013084]
  視覚言語事前学習のための視覚言語マスク付きオートエンコーダフレームワーク(VLMAE)を提案する。 VLMAEは視覚的生成学習を採用しており、モデルが細粒度で偏りのない特徴を取得するのを容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T14:39:18Z)
• On Advances in Text Generation from Images Beyond Captioning: A Case Study in Self-Rationalization [89.94078728495423]
  近年のモダリティ,CLIP画像表現,言語モデルの拡張は,マルチモーダル入力によるタスクのマルチモーダル自己調整を一貫して改善していないことを示す。 画像キャプションを超えて画像やテキストからテキストを生成するために構築可能なバックボーンモデリング手法が提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T00:52:40Z)
• Probing Contextual Language Models for Common Ground with Visual Representations [76.05769268286038]
  我々は、マッチングと非マッチングの視覚表現を区別する上で、テキストのみの表現がいかに効果的かを評価するための探索モデルを設計する。 以上の結果から,言語表現だけでは,適切な対象カテゴリから画像パッチを検索する強力な信号が得られることがわかった。 視覚的に接地された言語モデルは、例えば検索においてテキストのみの言語モデルよりわずかに優れているが、人間よりもはるかに低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T21:28:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。