論文の概要: Multitask Vision-Language Prompt Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11720v2
• Date: Tue, 22 Nov 2022 07:24:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 16:08:05.374275
• Title: Multitask Vision-Language Prompt Tuning
• Title（参考訳）: マルチタスク視覚言語プロンプトチューニング
• Authors: Sheng Shen, Shijia Yang, Tianjun Zhang, Bohan Zhai, Joseph E. Gonzalez, Kurt Keutzer, Trevor Darrell
• Abstract要約: マルチタスク視覚言語プロンプトチューニング(MV)を提案する。 MVはクロスタスクの知識を視覚言語モデルの迅速なチューニングに取り入れている。 20個の視覚タスクの結果、提案手法は全ての単一タスクのベースライン・プロンプト・チューニング法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.5967011236282
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt Tuning, conditioning on task-specific learned prompt vectors, has emerged as a data-efficient and parameter-efficient method for adapting large pretrained vision-language models to multiple downstream tasks. However, existing approaches usually consider learning prompt vectors for each task independently from scratch, thereby failing to exploit the rich shareable knowledge across different vision-language tasks. In this paper, we propose multitask vision-language prompt tuning (MVLPT), which incorporates cross-task knowledge into prompt tuning for vision-language models. Specifically, (i) we demonstrate the effectiveness of learning a single transferable prompt from multiple source tasks to initialize the prompt for each target task; (ii) we show many target tasks can benefit each other from sharing prompt vectors and thus can be jointly learned via multitask prompt tuning. We benchmark the proposed MVLPT using three representative prompt tuning methods, namely text prompt tuning, visual prompt tuning, and the unified vision-language prompt tuning. Results in 20 vision tasks demonstrate that the proposed approach outperforms all single-task baseline prompt tuning methods, setting the new state-of-the-art on the few-shot ELEVATER benchmarks and cross-task generalization benchmarks. To understand where the cross-task knowledge is most effective, we also conduct a large-scale study on task transferability with 20 vision tasks in 400 combinations for each prompt tuning method. It shows that the most performant MVLPT for each prompt tuning method prefers different task combinations and many tasks can benefit each other, depending on their visual similarity and label similarity. Code is available at https://github.com/sIncerass/MVLPT.
• Abstract（参考訳）: タスク固有の学習プロンプトベクトルの条件付けであるPrompt Tuningは、大規模な事前学習された視覚言語モデルを複数の下流タスクに適用するためのデータ効率とパラメータ効率の手法として登場した。 しかし、既存のアプローチでは、スクラッチとは独立して各タスクのプロンプトベクトルを学習することを検討しており、異なるビジョン言語タスク間で共有可能な豊富な知識を活用できていない。 本稿では,視覚言語モデルのプロンプトチューニングにクロスタスク知識を組み込んだマルチタスク視覚言語プロンプトチューニング(mvlpt)を提案する。 具体的には (i)複数のソースタスクから単一の転送可能なプロンプトを学習し、対象タスクごとにプロンプトを初期化する効果を示す。 (ii)プロンプトベクトルを共有することで,複数の対象タスクが相互に利益を享受し,マルチタスクプロンプトチューニングによって協調的に学習できることを示す。 提案するMVLPTを,テキストプロンプトチューニング,視覚プロンプトチューニング,統合視覚言語プロンプトチューニングという3つの代表的プロンプトチューニング手法を用いてベンチマークする。 20のビジョンタスクの結果、提案手法は全単一タスクベースラインのプロンプトチューニング手法より優れており、数ショットのELEVATERベンチマークとクロスタスクの一般化ベンチマークで新しい最先端の設定を行う。 クロスタスクの知識が最も効果的である場所を理解するため、プロンプトチューニング法ごとに20個のビジョンタスクを400個の組み合わせて、タスク転送可能性に関する大規模研究を行う。 その結果,各プロンプトチューニング手法において最も優れたMVLPTは異なるタスクの組み合わせを好んでおり,視覚的類似性やラベルの類似性によって多くのタスクが互いに有利であることがわかった。 コードはhttps://github.com/sIncerass/MVLPTで入手できる。

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