論文の概要: Meta-learning For Vision-and-language Cross-lingual Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14843v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 13:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 00:45:31.250992
• Title: Meta-learning For Vision-and-language Cross-lingual Transfer
• Title（参考訳）: 言語間視覚伝達のためのメタラーニング
• Authors: Hanxu Hu, Frank Keller
• Abstract要約: バイソン言語モデルのための新しいメタラーニング微調整フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、現在のPVLMを視覚言語シナリオにおける新しい言語に迅速に適応させる。 本手法は, ゼロショットと少数ショットのクロスランガル転送において, 現在のPVLMの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.594704809280984
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current pre-trained vison-language models (PVLMs) achieve excellent performance on a range of multi-modal datasets. Recent work has aimed at building multilingual models, and a range of novel multilingual multi-modal datasets have been proposed. Current PVLMs typically perform poorly on these datasets when used for multi-modal zero-shot or few-shot cross-lingual transfer, especially for low-resource languages. To alleviate this problem, we propose a novel meta-learning fine-tuning framework. Our framework makes current PVLMs rapidly adaptive to new languages in vision-language scenarios by designing MAML in a cross-lingual multi-modal manner. Experiments show that our method boosts the performance of current state-of-the-art PVLMs in both zero-shot and few-shot cross-lingual transfer on a range of vision-language understanding tasks and datasets (XVNLI, xGQA, MaRVL, xFlicker&Co)
• Abstract（参考訳）: 現在のvison-Language Model (PVLM) は、様々なマルチモーダルデータセットにおいて優れた性能を発揮する。 近年,多言語モデルの構築を目的とした研究が行われ,多言語多モーダルデータセットが提案されている。 現在のpvlmは、マルチモーダルなゼロショットや少数ショットのクロスリンガル転送、特に低リソース言語で使用される場合、これらのデータセットでパフォーマンスが悪い。 この問題を解決するために,新しいメタ学習型微調整フレームワークを提案する。 本フレームワークは,mamlを言語間マルチモーダルで設計することにより,視覚言語シナリオにおける新しい言語に迅速に適応する。 XVNLI, xGQA, MARVL, xFlicker&Co) の視覚言語理解タスクおよびデータセットにおける, ゼロショットおよび少数ショットの言語間移動における現在のPVLMの性能を向上させる実験を行った。

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