論文の概要: Joint Adaptive Representations for Image-Language Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19924v1
- Date: Wed, 31 May 2023 15:02:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 15:51:54.132584
- Title: Joint Adaptive Representations for Image-Language Learning
- Title（参考訳）: 画像言語学習のための共同適応表現
- Authors: AJ Piergiovanni and Anelia Angelova
- Abstract要約: 画像言語学習のためのレシピを提案し、より大きくて高価なものよりも優れたモデルを作成し、しばしば桁違いに大きなデータセットで訓練する。
我々の重要な発見は、適応的かつ反復的にマルチモーダルな特徴を融合させる、コンパクトな視覚と言語表現の連成学習である。
たった4000万のトレーニング例と39のGFLOPで、私たちの軽量モデルは、2～20倍以上のFLOPの最先端モデルで、さらに大きなデータセットを使用して、1B近くのトレーニング例で何倍もパフォーマンスを上げています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.40890927221377
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image-language learning has made unprecedented progress in visual
understanding. These developments have come at high costs, as contemporary
vision-language models require large model scales and amounts of data. We here
propose a much easier recipe for image-language learning, which produces
effective models, outperforming bigger and more expensive ones, often trained
on orders of magnitude larger datasets. Our key finding is the joint learning
of a compact vision and language representation, which adaptively and
iteratively fuses the multi-modal features. This results in a more effective
image-language learning, greatly lowering the FLOPs by combining and reducing
the number of tokens for both text and images, e.g. a 33\% reduction in FLOPs
is achieved, compared to baseline fusion techniques used by popular
image-language models, while improving performance. This also allows the model
to scale without a large increase in FLOPs or memory. In addition, we propose
adaptive pre-training data sampling which improves the data efficiency. The
proposed approach achieves competitive performance compared to much larger
models, and does so with significantly less data and FLOPs. With only 40M
training examples and with 39 GFLOPs our lightweight model outperforms many
times larger state-of-the-art models of 2-20x more FLOPs and using bigger
datasets some of which with close to 1B training examples.
- Abstract（参考訳）: 画像言語学習は視覚的理解において前例のない進歩を遂げた。
現代の視覚言語モデルは大規模なモデルスケールと大量のデータを必要とするため、これらの開発はコストが高い。
ここでは、画像言語学習のより簡単なレシピを提案し、効果的モデルを生成し、より大きくて高価なものより優れ、しばしば桁違いに大きなデータセットで訓練される。
我々の重要な発見は、適応的かつ反復的にマルチモーダルな特徴を融合させる、コンパクトな視覚と言語表現の連成学習である。
これにより、一般的な画像言語モデルで使用されるベースライン融合技術に比べて、テキストと画像のトークン数を33\%削減するなど、テキストと画像のトークン数を組み合わせることで、フロップを大幅に削減する、より効果的な画像言語学習が可能になる。
これにより、FLOPやメモリを大きく増やすことなくモデルをスケールすることができる。
さらに,データ効率を向上させる適応型事前学習データサンプリングを提案する。
提案手法は,より大規模なモデルと比較して競争性能が向上し,データとFLOPが大幅に減少する。
わずか40万のトレーニングサンプルと39gflopsの軽量モデルでは、最先端モデルの数倍の2～20倍のフロップと、1bのトレーニングサンプルを持つ大きなデータセットを使用しています。
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