論文の概要: When and why vision-language models behave like bag-of-words models, and
what to do about it?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01936v1
- Date: Tue, 4 Oct 2022 22:13:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 12:33:31.237144
- Title: When and why vision-language models behave like bag-of-words models, and
what to do about it?
- Title（参考訳）: いつ、なぜビジョン言語モデルが言葉の袋モデルのように振る舞うのか。
- Authors: Mert Yuksekgonul, Federico Bianchi, Pratyusha Kalluri, Dan Jurafsky,
James Zou
- Abstract要約: 我々は、VLMが様々な種類の関係、属性、順序を理解する能力を評価するために、属性、関係、順序のベンチマークを作成します。
AROは、以前の構成性のベンチマークよりも桁違いに大きく、5万以上のテストケースがある。
我々は、最先端のVLMが、リレーショナル理解が不十分で、オブジェクトを属性にリンクする場合に、ブルンダーが可能であることを示し、注文感度の深刻な欠如を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.90099818890488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the success of large vision and language models (VLMs) in many
downstream applications, it is unclear how well they encode compositional
information. Here, we create the Attribution, Relation, and Order (ARO)
benchmark to systematically evaluate the ability of VLMs to understand
different types of relationships, attributes, and order. ARO consists of Visual
Genome Attribution, to test the understanding of objects' properties; Visual
Genome Relation, to test for relational understanding; and COCO &
Flickr30k-Order, to test for order sensitivity. ARO is orders of magnitude
larger than previous benchmarks of compositionality, with more than 50,000 test
cases. We show where state-of-the-art VLMs have poor relational understanding,
can blunder when linking objects to their attributes, and demonstrate a severe
lack of order sensitivity. VLMs are predominantly trained and evaluated on
large datasets with rich compositional structure in the images and captions.
Yet, training on these datasets has not been enough to address the lack of
compositional understanding, and evaluating on these datasets has failed to
surface this deficiency. To understand why these limitations emerge and are not
represented in the standard tests, we zoom into the evaluation and training
procedures. We demonstrate that it is possible to perform well on retrieval
over existing datasets without using the composition and order information.
Given that contrastive pretraining optimizes for retrieval on datasets with
similar shortcuts, we hypothesize that this can explain why the models do not
need to learn to represent compositional information. This finding suggests a
natural solution: composition-aware hard negative mining. We show that a
simple-to-implement modification of contrastive learning significantly improves
the performance on tasks requiring understanding of order and compositionality.
- Abstract（参考訳）: 多くの下流アプリケーションで大きなビジョンと言語モデル(VLM)が成功しているが、どのように構成情報をエンコードするかは不明である。
ここでは、VLMが様々な種類の関係、属性、順序を理解する能力について、体系的に評価するための属性、関係、順序(ARO)ベンチマークを作成する。
AROは、オブジェクトのプロパティの理解をテストするためのVisual Genome Attribution、リレーショナル理解をテストするVisual Genome Relation、注文感度をテストするCOCO & Flickr30k-Orderで構成されている。
AROは、以前の構成性のベンチマークよりも桁違いに大きく、5万以上のテストケースがある。
我々は最先端のvlmがリレーショナル理解に乏しいところを示し、オブジェクトと属性をリンクするときに鈍くなり、注文の感度が著しく欠如していることを示す。
VLMは画像とキャプションにリッチな構成構造を持つ大規模なデータセットで主に訓練され評価される。
しかし、これらのデータセットのトレーニングは、構成的理解の欠如に対処するには不十分であり、これらのデータセットの評価はこの不足を表面化できていない。
これらの制限が標準テストに現れて表現されない理由を理解するために、評価手順とトレーニング手順を拡大する。
構成情報や順序情報を使わずに既存のデータセットの検索をうまく行うことができることを示す。
対照的な事前学習が類似したショートカットを持つデータセットの検索に最適化されることを考えると、なぜモデルが構成情報を表現するために学習する必要がないのかを説明することができる。
この発見は、組成に敏感な負の鉱業という自然な解決策を示唆している。
コントラスト学習をシンプルに実装することで、順序と構成性の理解を必要とするタスクのパフォーマンスが大幅に向上することを示す。
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