論文の概要: MaMMUT: A Simple Architecture for Joint Learning for MultiModal Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16839v3
• Date: Wed, 9 Aug 2023 05:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 17:49:45.680669
• Title: MaMMUT: A Simple Architecture for Joint Learning for MultiModal Tasks
• Title（参考訳）: MaMMUT:マルチモーダルタスクのための共同学習のためのシンプルなアーキテクチャ
• Authors: Weicheng Kuo, AJ Piergiovanni, Dahun Kim, Xiyang Luo, Ben Caine, Wei Li, Abhijit Ogale, Luowei Zhou, Andrew Dai, Zhifeng Chen, Claire Cui, Anelia Angelova
• Abstract要約: 本稿では,これらの異なる視覚言語タスクの協調学習に驚くほど有効であるマルチモーダルタスクのためのデコーダのみのモデルを提案する。 これらの多様な目的の合同学習は単純で効果的であり、これらのタスク間でのモデルの重量共有を最大化することを示した。 我々のモデルは,画像テキストとテキスト画像検索,ビデオ質問応答,オープン語彙検出タスクにおける技術の現状を達成し,より大きく,より広範囲に訓練された基礎モデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.09343552273045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of language models have moved from encoder-decoder to decoder-only designs. In addition, we observe that the two most popular multimodal tasks, the generative and contrastive tasks, are nontrivial to accommodate in one architecture, and further need adaptations for downstream tasks. We propose a novel paradigm of training with a decoder-only model for multimodal tasks, which is surprisingly effective in jointly learning of these disparate vision-language tasks. This is done with a simple model, called MaMMUT. It consists of a single vision encoder and a text decoder, and is able to accommodate contrastive and generative learning by a novel two-pass approach on the text decoder. We demonstrate that joint learning of these diverse objectives is simple, effective, and maximizes the weight-sharing of the model across these tasks. Furthermore, the same architecture enables straightforward extensions to open-vocabulary object detection and video-language tasks. The model tackles a diverse range of tasks, while being modest in capacity. Our model achieves the state of the art on image-text and text-image retrieval, video question answering and open-vocabulary detection tasks, outperforming much larger and more extensively trained foundational models. It shows very competitive results on VQA and Video Captioning, especially considering its capacity. Ablations confirm the flexibility and advantages of our approach.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの開発は、エンコーダデコーダからデコーダのみの設計に移行した。 さらに、最も一般的な2つのマルチモーダルタスクであるジェネレイティブタスクとコントラストタスクは、1つのアーキテクチャに適応するには非自明であり、さらに下流タスクへの適応が必要であることも観察した。 マルチモーダルタスクのためのデコーダのみのモデルを用いた新しい学習パラダイムを提案し,これらの異なる視覚言語タスクの協調学習に驚くほど効果的である。 これは、MaMMUTと呼ばれる単純なモデルで実現される。 単一の視覚エンコーダとテキストデコーダで構成されており、テキストデコーダに対する新しい2パスアプローチによって、対照的で生成的な学習を許容することができる。 これらの多様な目的の合同学習は単純で効果的であり、これらのタスク間のモデルの重量共有を最大化する。 さらに、同じアーキテクチャにより、オープン語彙オブジェクト検出やビデオ言語タスクへの簡単な拡張が可能になる。 モデルは多種多様なタスクに取り組み、キャパシティは控えめである。 我々のモデルは,画像テキストとテキスト画像検索,ビデオ質問応答,オープン語彙検出タスクにおける技術の現状を達成し,より大きく,より広範囲に訓練された基礎モデルよりも優れている。 VQAとビデオキャプションで非常に競争力のある結果を示している。 アブレーションは我々のアプローチの柔軟性と利点を確認する。

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