論文の概要: A Visual Tour Of Current Challenges In Multimodal Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12565v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 22:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 14:13:32.941125
• Title: A Visual Tour Of Current Challenges In Multimodal Language Models
• Title（参考訳）: マルチモーダル言語モデルにおける課題の可視化
• Authors: Shashank Sonkar, Naiming Liu, Richard G. Baraniuk
• Abstract要約: マルチモーダル学習は、関数語に対する効果的な単語表現を学習する際の課題を克服することができる。 安定拡散モデルは,少数の関数語のみを効果的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.083086685623247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer models trained on massive text corpora have become the de facto models for a wide range of natural language processing tasks. However, learning effective word representations for function words remains challenging. Multimodal learning, which visually grounds transformer models in imagery, can overcome the challenges to some extent; however, there is still much work to be done. In this study, we explore the extent to which visual grounding facilitates the acquisition of function words using stable diffusion models that employ multimodal models for text-to-image generation. Out of seven categories of function words, along with numerous subcategories, we find that stable diffusion models effectively model only a small fraction of function words -- a few pronoun subcategories and relatives. We hope that our findings will stimulate the development of new datasets and approaches that enable multimodal models to learn better representations of function words.
• Abstract（参考訳）: 大量のテキストコーパスで訓練されたトランスフォーマーモデルは、幅広い自然言語処理タスクのデファクトモデルとなっている。 しかし,機能語に対する効果的な単語表現の学習は依然として困難である。 画像内のトランスフォーマーモデルを視覚的に基礎づけるマルチモーダル学習は、その課題をある程度克服することができるが、まだ多くの作業が行われている。 本研究では,テキスト対画像生成にマルチモーダルモデルを用いる安定拡散モデルを用いて,視覚の接地が関数語獲得をいかに促進するかを検討する。 機能単語の7つのカテゴリのうち、多数のサブカテゴリと共に、安定拡散モデルは、少数の機能単語(少数の代名詞サブカテゴリと親類)を効果的にモデル化する。 我々は,多モーダルモデルによる関数語表現のより良い学習を可能にする新しいデータセットやアプローチの開発を促進することを期待する。

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