論文の概要: Generate then Select: Open-ended Visual Question Answering Guided by World Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18842v1
• Date: Tue, 30 May 2023 08:34:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-31 17:31:49.783602
• Title: Generate then Select: Open-ended Visual Question Answering Guided by World Knowledge
• Title（参考訳）: generation then select: world knowledgeによるオープンエンドのビジュアル質問応答
• Abstract要約: Open-ended Visual Question Answering (VQA)タスクでは、視覚と自然言語の入力をAIモデルが共同で推論する必要がある。 GPT-3のような事前訓練された言語モデル(PLM)がこのタスクに適用され、強力な世界知識源であることが示されている。 我々は,世界的知識によって導かれるジェネレータ選択戦略をデプロイする新しいVQAパイプラインであるRASOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 155.81786738036578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The open-ended Visual Question Answering (VQA) task requires AI models to jointly reason over visual and natural language inputs using world knowledge. Recently, pre-trained Language Models (PLM) such as GPT-3 have been applied to the task and shown to be powerful world knowledge sources. However, these methods suffer from low knowledge coverage caused by PLM bias -- the tendency to generate certain tokens over other tokens regardless of prompt changes, and high dependency on the PLM quality -- only models using GPT-3 can achieve the best result. To address the aforementioned challenges, we propose RASO: a new VQA pipeline that deploys a generate-then-select strategy guided by world knowledge for the first time. Rather than following the de facto standard to train a multi-modal model that directly generates the VQA answer, RASO first adopts PLM to generate all the possible answers, and then trains a lightweight answer selection model for the correct answer. As proved in our analysis, RASO expands the knowledge coverage from in-domain training data by a large margin. We provide extensive experimentation and show the effectiveness of our pipeline by advancing the state-of-the-art by 4.1% on OK-VQA, without additional computation cost. Code and models are released at http://cogcomp.org/page/publication_view/1010
• Abstract（参考訳）: vqa(open-ended visual question answering)タスクは、世界知識を用いた視覚および自然言語入力を推論するaiモデルを必要とする。 近年, GPT-3 のような事前学習型言語モデル (PLM) が課題に適用され, 強力な世界知識源であることが示されている。 しかしながら、これらの手法は、PLMバイアスによって引き起こされる知識の少ないカバレッジ、即時的な変更に関わらずトークンを他のトークン上に生成する傾向、およびPLMの品質への高い依存に悩まされる。 上記の課題に対処するため、我々は、世界知識によってガイドされたジェネレータ選択戦略を初めて展開する新しいVQAパイプラインであるRASOを提案する。 vqaの回答を直接生成するマルチモーダルモデルをトレーニングするデファクト標準に従うのではなく、rasoはまずplmを採用して可能なすべての回答を生成し、その後、正しい回答のために軽量な回答選択モデルをトレーニングする。 我々の分析で証明されたように、RASOはドメイン内トレーニングデータからの知識カバレッジを大きなマージンで拡大する。 我々は,OK-VQAを4.1%向上させ,計算コストを伴わずにパイプラインの有効性を示す。 コードとモデルはhttp://cogcomp.org/page/publication_view/1010でリリース

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