論文の概要: Probing Conceptual Understanding of Large Visual-Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03659v3
- Date: Fri, 26 Apr 2024 16:23:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 18:37:21.878695
- Title: Probing Conceptual Understanding of Large Visual-Language Models
- Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルの概念的理解の提案
- Authors: Madeline Schiappa, Raiyaan Abdullah, Shehreen Azad, Jared Claypoole, Michael Cogswell, Ajay Divakaran, Yogesh Rawat,
- Abstract要約: 大規模視覚モデル(V+L)が視覚内容の概念的把握を持っているかはよく研究されていない。
コンテンツ理解の3つの異なる側面を探索するための新しいベンチマークデータセットを提案する。
我々の調査は認知科学に基礎を置いており、例えば、V+Lモデルが、男性と雪が混じっているかどうかを判断するのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3937680430575226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years large visual-language (V+L) models have achieved great success in various downstream tasks. However, it is not well studied whether these models have a conceptual grasp of the visual content. In this work we focus on conceptual understanding of these large V+L models. To facilitate this study, we propose novel benchmarking datasets for probing three different aspects of content understanding, 1) \textit{relations}, 2) \textit{composition}, and 3) \textit{context}. Our probes are grounded in cognitive science and help determine if a V+L model can, for example, determine if snow garnished with a man is implausible, or if it can identify beach furniture by knowing it is located on a beach. We experimented with many recent state-of-the-art V+L models and observe that these models mostly \textit{fail to demonstrate} a conceptual understanding. This study reveals several interesting insights such as that \textit{cross-attention} helps learning conceptual understanding, and that CNNs are better with \textit{texture and patterns}, while Transformers are better at \textit{color and shape}. We further utilize some of these insights and investigate a \textit{simple finetuning technique} that rewards the three conceptual understanding measures with promising initial results. The proposed benchmarks will drive the community to delve deeper into conceptual understanding and foster advancements in the capabilities of large V+L models. The code and dataset is available at: \url{https://tinyurl.com/vlm-robustness}
- Abstract（参考訳）: 近年、様々な下流タスクにおいて、大規模な視覚言語(V+L)モデルが大きな成功を収めている。
しかし、これらのモデルが視覚的内容の概念的把握を持っているかどうかについては、よく研究されていない。
本研究では、これらの大きなV+Lモデルの概念的理解に焦点を当てる。
本研究では,コンテンツ理解の3つの側面を探索するための新しいベンチマークデータセットを提案する。
1) \textit{relations}
2) \textit{composition}, and
3) \textit{context}。
我々の調査は認知科学に基礎を置いており、例えば、V+Lモデルが、男性によって育てられた雪が不信であるかどうか、あるいはビーチにあることを知ることでビーチの家具を識別できるかどうかを判断するのに役立つ。
我々は、最近の多くの最先端V+Lモデルで実験を行い、これらのモデルが概念的理解を実証するために主に「textit{fail>」であることを観察した。
本研究は,「textit{cross-attention}」が概念的理解の学習に役立つこと,CNNが「textit{texture and patterns}」より優れていること,トランスフォーマーが「textit{color and shape}」より優れていること,などの興味深い知見を明らかにする。
これらの知見を更に活用し,有望な初期結果を伴う3つの概念的理解尺度に報いる「textit{simple finetuning technique」について検討する。
提案されたベンチマークにより、コミュニティは概念的理解を深め、大規模なV+Lモデルの能力の向上を促進することができる。
コードとデータセットは: \url{https://tinyurl.com/vlm-robustness}
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