論文の概要: MultiInstruct: Improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10773v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 23:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:00:23.156932
• Title: MultiInstruct: Improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction Tuning
• Title（参考訳）: multiinstruct:命令チューニングによるマルチモーダルゼロショット学習の改善
• Authors: Zhiyang Xu, Ying Shen, Lifu Huang
• Abstract要約: 最初のマルチモーダル命令チューニングベンチマークデータセットであるMultiInstructを導入する。 各タスクは、既存のオープンソースデータセットから5,000のインスタンス(インプットアウトペア)と5つの専門家による命令で設計されている。 実験により, 様々なマルチモーダルタスクにおいて, ゼロショット性能が強いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.741736629886564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instruction tuning, a new learning paradigm that fine-tunes pre-trained language models on tasks specified through instructions, has shown promising zero-shot performance on various natural language processing tasks. However, it's still not explored for vision and multimodal tasks. In this work, we introduce MultiInstruct, the first multimodal instruction tuning benchmark dataset that consists of 47 diverse multimodal tasks covering 11 broad categories. Each task is designed at least with 5,000 instances (input-out pairs) from existing open-source datasets and 5 expert-written instructions. We take OFA as the base pre-trained model for multimodal instruction tuning, and to improve its performance, we explore multiple transfer learning strategies to leverage the large-scale Natural Instructions dataset. Experimental results demonstrate its strong zero-shot performance on various unseen multimodal tasks and the benefit of transfer learning from text-only instructions. We also design a new evaluation metric: Sensitivity, to evaluate how sensitive the model is to the variety of instructions. Our results indicate that the model is less sensitive to the varying instructions after finetuning on a diverse set of tasks and instructions for each task.
• Abstract（参考訳）: 命令によって指定されたタスクで事前訓練された言語モデルを微調整する新しい学習パラダイムであるインストラクションチューニングは、様々な自然言語処理タスクでゼロショット性能を約束している。 しかし、ビジョンやマルチモーダルタスクについては、まだ検討されていない。 本稿では,11のカテゴリをカバーする47の多様なマルチモーダルタスクからなる,最初のマルチモーダル命令チューニングベンチマークデータセットであるmultiinstructを紹介する。 各タスクは、既存のオープンソースデータセットから5,000のインスタンス(インプットアウトペア)と5つの専門家による命令で設計されている。 我々は,OFAをマルチモーダル・インストラクション・チューニングの基礎となる事前学習モデルとみなし,その性能を向上させるために,大規模なNatural Instructionsデータセットを活用するために複数のトランスファー学習戦略を検討する。 実験の結果,未認識のマルチモーダルタスクにおけるゼロショット性能が強く,テキストのみの命令からの転送学習の利点が示された。 また、モデルが様々な命令に対してどれほど敏感であるかを評価するために、感性という新しい評価指標も設計する。 本結果から,各タスクに対する多様なタスクや命令を微調整した後,モデルが様々な命令に敏感でないことが示唆された。

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