論文の概要: DataComp: In search of the next generation of multimodal datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14108v5
• Date: Fri, 20 Oct 2023 17:01:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 12:24:48.648530
• Title: DataComp: In search of the next generation of multimodal datasets
• Title（参考訳）: datacomp: 次世代のマルチモーダルデータセットの探索
• Authors: Samir Yitzhak Gadre, Gabriel Ilharco, Alex Fang, Jonathan Hayase, Georgios Smyrnis, Thao Nguyen, Ryan Marten, Mitchell Wortsman, Dhruba Ghosh, Jieyu Zhang, Eyal Orgad, Rahim Entezari, Giannis Daras, Sarah Pratt, Vivek Ramanujan, Yonatan Bitton, Kalyani Marathe, Stephen Mussmann, Richard Vencu, Mehdi Cherti, Ranjay Krishna, Pang Wei Koh, Olga Saukh, Alexander Ratner, Shuran Song, Hannaneh Hajishirzi, Ali Farhadi, Romain Beaumont, Sewoong Oh, Alex Dimakis, Jenia Jitsev, Yair Carmon, Vaishaal Shankar, Ludwig Schmidt
• Abstract要約: DataCompは、Common Crawlの128億の画像テキストペアの候補プールを中心にしたデータセット実験用のテストベッドである。 我々のベンチマークは、複数の計算スケールから成っている。 特に、最良のベースラインであるDataComp-1Bは、ImageNetでCLIP ViT-L/14をスクラッチから79.2%のゼロショット精度でトレーニングすることが可能です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 179.79323076587255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal datasets are a critical component in recent breakthroughs such as Stable Diffusion and GPT-4, yet their design does not receive the same research attention as model architectures or training algorithms. To address this shortcoming in the ML ecosystem, we introduce DataComp, a testbed for dataset experiments centered around a new candidate pool of 12.8 billion image-text pairs from Common Crawl. Participants in our benchmark design new filtering techniques or curate new data sources and then evaluate their new dataset by running our standardized CLIP training code and testing the resulting model on 38 downstream test sets. Our benchmark consists of multiple compute scales spanning four orders of magnitude, which enables the study of scaling trends and makes the benchmark accessible to researchers with varying resources. Our baseline experiments show that the DataComp workflow leads to better training sets. In particular, our best baseline, DataComp-1B, enables training a CLIP ViT-L/14 from scratch to 79.2% zero-shot accuracy on ImageNet, outperforming OpenAI's CLIP ViT-L/14 by 3.7 percentage points while using the same training procedure and compute. We release DataComp and all accompanying code at www.datacomp.ai.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータセットは、安定拡散やgpt-4のような最近のブレークスルーにおいて重要な要素であるが、その設計はモデルアーキテクチャやトレーニングアルゴリズムと同じ研究の注目を集めていない。 MLエコシステムにおけるこの欠点に対処するため、私たちは、Common Crawlから128億のイメージテキストペアの候補プールを中心としたデータセット実験用のテストベッドであるDataCompを紹介した。 ベンチマーク参加者は、新しいフィルタリングテクニックを設計し、新しいデータソースをキュレートし、標準化されたCLIPトレーニングコードを実行し、38の下流テストセットで結果モデルをテストすることで、新しいデータセットを評価します。 ベンチマークは4桁の計算スケールで構成されており、スケーリングトレンドの研究を可能にし、様々なリソースを持つ研究者がベンチマークを利用できるようにしている。 我々のベースライン実験は、DataCompのワークフローがより良いトレーニングセットをもたらすことを示している。 特に、最良のベースラインであるDataComp-1Bでは、ImageNet上でCLIP ViT-L/14をゼロショット精度79.2%までトレーニングすることが可能で、同じトレーニング手順と計算を使用して、OpenAIのCLIP ViT-L/14を3.7%上回っている。 DataComp と付随するコードはすべて www.datacomp.ai でリリースしています。

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