論文の概要: Towards Versatile and Efficient Visual Knowledge Integration into Pre-trained Language Models with Cross-Modal Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07358v3
• Date: Thu, 15 Feb 2024 08:06:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 21:30:06.408150
• Title: Towards Versatile and Efficient Visual Knowledge Integration into Pre-trained Language Models with Cross-Modal Adapters
• Title（参考訳）: クロスモーダルアダプタを用いた事前学習型言語モデルへの汎用性と効率的な視覚知識統合に向けて
• Authors: Xinyun Zhang, Haochen Tan, Han Wu, Mingjie Zhan, Ding Liang, Bei Yu
• Abstract要約: 我々は,事前学習された視覚言語モデルで学習した視覚的およびテキスト的知識を活用するために,新しいプラグイン・アンド・プレイ・モジュールであるX-adapterを提案する。 提案手法は,オブジェクト指向推論および自然言語理解タスクの性能を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.37301152247218
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Humans learn language via multi-modal knowledge. However, due to the text-only pre-training scheme, most existing pre-trained language models (PLMs) are hindered from the multi-modal information. To inject visual knowledge into PLMs, existing methods incorporate either the text or image encoder of vision-language models (VLMs) to encode the visual information and update all the original parameters of PLMs for knowledge fusion. In this paper, we propose a new plug-and-play module, X-adapter, to flexibly leverage the aligned visual and textual knowledge learned in pre-trained VLMs and efficiently inject them into PLMs. Specifically, we insert X-adapters into PLMs, and only the added parameters are updated during adaptation. To fully exploit the potential in VLMs, X-adapters consist of two sub-modules, V-expert and T-expert, to fuse VLMs' image and text representations, respectively. We can opt for activating different sub-modules depending on the downstream tasks. Experimental results show that our method can significantly improve the performance on object-color reasoning and natural language understanding (NLU) tasks compared with PLM baselines.
• Abstract（参考訳）: 人間はマルチモーダル知識を通じて言語を学ぶ。 しかし、テキストのみの事前学習方式のため、既存の事前学習言語モデル(PLM)のほとんどはマルチモーダル情報から妨げられている。 PLMに視覚的知識を注入するために、既存の手法では、視覚言語モデル(VLM)のテキストまたはイメージエンコーダを組み込んで視覚情報を符号化し、知識融合のためにPLMのオリジナルのパラメータをすべて更新する。 本稿では,事前学習したvlmで学習した視覚とテキストの知識を柔軟に活用し,plmに効率的に注入する新しいプラグアンドプレイモジュールであるx-adapterを提案する。 具体的には、PLMにX適応器を挿入し、追加パラメータのみを適応中に更新する。 VLMのポテンシャルをフル活用するために、X-アダプタはV-expertとT-expertの2つのサブモジュールから構成され、それぞれVLMの画像とテキスト表現を融合する。 下流のタスクによって異なるサブモジュールを活性化することも可能です。 実験の結果,plmベースラインと比較して,オブジェクトカラー推論と自然言語理解(nlu)タスクの性能が有意に向上することがわかった。

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