論文の概要: mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12005v1
• Date: Tue, 24 May 2022 11:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-26 00:37:38.524905
• Title: mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning by Cross-modal Skip-connections
• Title（参考訳）: mPLUG:クロスモーダルスキップ接続による効果的かつ効率的な視覚言語学習
• Authors: Chenliang Li, Haiyang Xu, Junfeng Tian, Wei Wang, Ming Yan, Bin Bi, Jiabo Ye, Hehong Chen, Guohai Xu, Zheng Cao, Ji Zhang, Songfang Huang, Fei Huang, Jingren Zhou
• Abstract要約: mPLUGは、クロスモーダルな理解と生成のための新しいビジョン言語基盤モデルである。 画像キャプション、画像テキスト検索、視覚的グラウンドリング、視覚的質問応答など、幅広い視覚言語下流タスクの最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.00951012929082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale pretrained foundation models have been an emerging paradigm for building artificial intelligence (AI) systems, which can be quickly adapted to a wide range of downstream tasks. This paper presents mPLUG, a new vision-language foundation model for both cross-modal understanding and generation. Most existing pre-trained models suffer from the problems of low computational efficiency and information asymmetry brought by the long visual sequence in cross-modal alignment. To address these problems, mPLUG introduces an effective and efficient vision-language architecture with novel cross-modal skip-connections, which creates inter-layer shortcuts that skip a certain number of layers for time-consuming full self-attention on the vision side. mPLUG is pre-trained end-to-end on large-scale image-text pairs with both discriminative and generative objectives. It achieves state-of-the-art results on a wide range of vision-language downstream tasks, such as image captioning, image-text retrieval, visual grounding and visual question answering. mPLUG also demonstrates strong zero-shot transferability when directly transferred to multiple video-language tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模な事前訓練された基礎モデルは、人工知能(AI)システムを構築するための新しいパラダイムであり、幅広い下流タスクに迅速に適応できる。 本稿では,モーダルな理解と生成のための新しい視覚言語基盤モデルであるmPLUGを提案する。 既存の事前学習モデルの多くは、クロスモーダルアライメントの長い視覚系列によってもたらされる計算効率の低さと情報非対称性の問題に苦しむ。 これらの問題に対処するため、mPLUGは、新しいクロスモーダルなスキップ接続を備えた効果的で効率的な視覚言語アーキテクチャを導入し、視覚面における完全な自己注意のために、一定数のレイヤをスキップする層間ショートカットを生成する。 mPLUGは、識別目的と生成目的の両方を持つ大規模画像テキストペア上で、事前訓練されたエンドツーエンドである。 画像キャプション、画像テキスト検索、視覚的グラウンドリング、視覚的質問応答など、幅広い視覚言語下流タスクの最先端結果を達成する。 mPLUGはまた、複数のビデオ言語タスクに直接転送する際に、強いゼロショット転送可能性を示す。

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