論文の概要: ViperGPT: Visual Inference via Python Execution for Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08128v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 17:57:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 13:38:04.555897
• Title: ViperGPT: Visual Inference via Python Execution for Reasoning
• Title（参考訳）: ViperGPT: 推論のためのPythonの実行によるビジュアル推論
• Authors: D\'idac Sur\'is and Sachit Menon and Carl Vondrick
• Abstract要約: 視覚・言語モデルを構成するフレームワークであるViperGPTを導入し,問合せの結果を生成する。 この単純なアプローチでは、さらなるトレーニングは必要とせず、様々な複雑な視覚的タスクで最先端の結果が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.56704214763551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Answering visual queries is a complex task that requires both visual processing and reasoning. End-to-end models, the dominant approach for this task, do not explicitly differentiate between the two, limiting interpretability and generalization. Learning modular programs presents a promising alternative, but has proven challenging due to the difficulty of learning both the programs and modules simultaneously. We introduce ViperGPT, a framework that leverages code-generation models to compose vision-and-language models into subroutines to produce a result for any query. ViperGPT utilizes a provided API to access the available modules, and composes them by generating Python code that is later executed. This simple approach requires no further training, and achieves state-of-the-art results across various complex visual tasks.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルクエリの回答は、ビジュアル処理と推論の両方を必要とする複雑なタスクである。 このタスクの主要なアプローチであるエンド・ツー・エンドのモデルは、解釈可能性と一般化の制限を明示的に区別しない。 モジュールプログラムの学習は有望な代替手段であるが、プログラムとモジュールを同時に学習することが困難であることから、難しいことが証明されている。 ViperGPTは、コード生成モデルを利用して視覚・言語モデルをサブルーチンに構成し、任意のクエリの結果を生成するフレームワークである。 ViperGPTは提供されたAPIを使って利用可能なモジュールにアクセスし、後に実行されるPythonコードを生成する。 このシンプルなアプローチは、さらなるトレーニングを必要とせず、様々な複雑なビジュアルタスクで最先端の成果を達成します。

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