論文の概要: Generative Pretraining in Multimodality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05222v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 12:45:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 15:06:22.985508
• Title: Generative Pretraining in Multimodality
• Title（参考訳）: マルチモダリティにおける生成前訓練
• Authors: Quan Sun, Qiying Yu, Yufeng Cui, Fan Zhang, Xiaosong Zhang, Yueze Wang, Hongcheng Gao, Jingjing Liu, Tiejun Huang, Xinlong Wang
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのマルチモーダル基礎モデルは、マルチモーダルコンテキストで画像やテキストをシームレスに生成することができる。 Emuは、画像からテキストまでのタスクとテキストから画像へのタスクの両方のための汎用マルチモーダルインターフェースとして機能する。 Emuは最先端の大規模マルチモーダルモデルと比較して非常に高い性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.884551730519384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Emu, a Transformer-based multimodal foundation model, which can seamlessly generate images and texts in multimodal context. This omnivore model can take in any single-modality or multimodal data input indiscriminately (e.g., interleaved image, text and video) through a one-model-for-all autoregressive training process. First, visual signals are encoded into embeddings, and together with text tokens form an interleaved input sequence. Emu is then end-to-end trained with a unified objective of classifying the next text token or regressing the next visual embedding in the multimodal sequence. This versatile multimodality empowers the exploration of diverse pretraining data sources at scale, such as videos with interleaved frames and text, webpages with interleaved images and text, as well as web-scale image-text pairs and video-text pairs. Emu can serve as a generalist multimodal interface for both image-to-text and text-to-image tasks, and supports in-context image and text generation. Across a broad range of zero-shot/few-shot tasks including image captioning, visual question answering, video question answering and text-to-image generation, Emu demonstrates superb performance compared to state-of-the-art large multimodal models. Extended capabilities such as multimodal assistants via instruction tuning are also demonstrated with impressive performance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルな文脈で画像やテキストをシームレスに生成できるトランスフォーマティブベースのマルチモーダル基礎モデルであるemuを提案する。 このオムニボアモデルは、単一のモダリティまたはマルチモーダルなデータ(例えば、インターリーブされた画像、テキスト、ビデオ)を1つのモデルから全ての自己回帰訓練プロセスを通じて無差別に入力することができる。 まず、視覚信号は埋め込みにエンコードされ、テキストトークンと共にインターリーブされた入力シーケンスを形成する。 次にEmuは、次のテキストトークンの分類や、マルチモーダルシーケンスへの次のビジュアル埋め込みの回帰という統一された目的で、エンドツーエンドでトレーニングされる。 この多彩なマルチモダリティは、フレーム間とテキスト間を繋ぐビデオ、画像とテキストをインターリーブしたウェブページ、webスケールの画像テキストペアとビデオテキストペアなど、大規模にトレーニングされたさまざまなデータソースの探索を可能にする。 emuは、画像からテキストへのタスクとテキストへのタスクの両方の汎用的なマルチモーダルインターフェイスとして機能し、コンテキスト内イメージとテキスト生成をサポートする。 画像キャプション、ビジュアル質問応答、ビデオ質問応答、テキスト対画像生成など、幅広いゼロショット/フェーショットタスクにわたって、emuは最先端の大規模マルチモーダルモデルと比較して、素晴らしいパフォーマンスを示している。 命令チューニングによるマルチモーダルアシスタントなどの拡張機能も、優れたパフォーマンスで実証されている。

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