論文の概要: DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10505v2
• Date: Tue, 23 May 2023 18:28:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 02:31:34.532414
• Title: DePlot: One-shot visual language reasoning by plot-to-table translation
• Title（参考訳）: DePlot:プロットからテーブルへの変換によるワンショット視覚言語推論
• Authors: Fangyu Liu, Julian Martin Eisenschlos, Francesco Piccinno, Syrine Krichene, Chenxi Pang, Kenton Lee, Mandar Joshi, Wenhu Chen, Nigel Collier, Yasemin Altun
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語推論における最初のワンショットソリューションを提案する。 DePlotと名付けられたモダリティ変換モジュールは、プロットやチャートのイメージを線形化されたテーブルに変換する。 次に、DePlotの出力を直接使用して、事前訓練された大きな言語モデルをプロンプトすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.28850068391312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual language such as charts and plots is ubiquitous in the human world. Comprehending plots and charts requires strong reasoning skills. Prior state-of-the-art (SOTA) models require at least tens of thousands of training examples and their reasoning capabilities are still much limited, especially on complex human-written queries. This paper presents the first one-shot solution to visual language reasoning. We decompose the challenge of visual language reasoning into two steps: (1) plot-to-text translation, and (2) reasoning over the translated text. The key in this method is a modality conversion module, named as DePlot, which translates the image of a plot or chart to a linearized table. The output of DePlot can then be directly used to prompt a pretrained large language model (LLM), exploiting the few-shot reasoning capabilities of LLMs. To obtain DePlot, we standardize the plot-to-table task by establishing unified task formats and metrics, and train DePlot end-to-end on this task. DePlot can then be used off-the-shelf together with LLMs in a plug-and-play fashion. Compared with a SOTA model finetuned on more than >28k data points, DePlot+LLM with just one-shot prompting achieves a 24.0% improvement over finetuned SOTA on human-written queries from the task of chart QA.
• Abstract（参考訳）: チャートやプロットのような視覚言語は、人間の世界で広く使われている。 プロットやチャートの理解には強力な推論スキルが必要です。 事前のstate-of-the-art(sota)モデルは、少なくとも数万のトレーニング例を必要とし、その推論能力はまだ限られている。 本稿では,ビジュアル言語推論に対する最初のワンショットソリューションを提案する。 視覚言語推論の課題を,(1)プロットからテキストへの翻訳,(2)翻訳テキスト上での推論という2つのステップに分解する。 この方法のキーはデプロット(deplot)と呼ばれるモダリティ変換モジュールで、プロットやチャートの画像を線形化されたテーブルに変換する。 DePlotの出力は、LLMの少数ショット推論機能を利用して、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を直接的に使用することができる。 デプロットを得るために、統一されたタスクフォーマットとメトリクスを確立し、このタスクをエンド・ツー・エンドにトレーニングすることでプロット・トゥ・テーブルタスクを標準化する。 次にDePlotは、LLMとともに、プラグアンドプレイ方式でオフザシェルフで使用することができる。 28k以上のデータポイントで微調整されたSOTAモデルと比較して、1ショットプロンプトのみのDePlot+LLMは、チャートQAのタスクから人書きクエリで微調整されたSOTAよりも24.0%改善されている。

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