論文の概要: A Systematic Survey of Prompt Engineering on Vision-Language Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12980v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 17:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 13:13:09.861808
• Title: A Systematic Survey of Prompt Engineering on Vision-Language Foundation Models
• Title（参考訳）: 視覚言語基礎モデルにおけるプロンプトエンジニアリングに関する体系的調査
• Authors: Jindong Gu, Zhen Han, Shuo Chen, Ahmad Beirami, Bailan He, Gengyuan Zhang, Ruotong Liao, Yao Qin, Volker Tresp, Philip Torr
• Abstract要約: プロンプトエンジニアリングは、新しいタスクにモデルを適応させるために、プロンプトとして知られるタスク固有のヒントで、トレーニング済みの大きなモデルを拡張することを含む。 本稿では,3種類の視覚言語モデルについて,最先端の研究の総合的な調査を行うことを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.35892536887404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prompt engineering is a technique that involves augmenting a large pre-trained model with task-specific hints, known as prompts, to adapt the model to new tasks. Prompts can be created manually as natural language instructions or generated automatically as either natural language instructions or vector representations. Prompt engineering enables the ability to perform predictions based solely on prompts without updating model parameters, and the easier application of large pre-trained models in real-world tasks. In past years, Prompt engineering has been well-studied in natural language processing. Recently, it has also been intensively studied in vision-language modeling. However, there is currently a lack of a systematic overview of prompt engineering on pre-trained vision-language models. This paper aims to provide a comprehensive survey of cutting-edge research in prompt engineering on three types of vision-language models: multimodal-to-text generation models (e.g. Flamingo), image-text matching models (e.g. CLIP), and text-to-image generation models (e.g. Stable Diffusion). For each type of model, a brief model summary, prompting methods, prompting-based applications, and the corresponding responsibility and integrity issues are summarized and discussed. Furthermore, the commonalities and differences between prompting on vision-language models, language models, and vision models are also discussed. The challenges, future directions, and research opportunities are summarized to foster future research on this topic.
• Abstract（参考訳）: プロンプトエンジニアリングは、プロンプトと呼ばれるタスク固有のヒントを使って、新しいタスクにモデルを適応させる、大きな事前学習されたモデルを強化する技術である。 プロンプトは自然言語命令として手動で作成したり、自然言語命令やベクトル表現として自動生成することができる。 プロンプトエンジニアリングにより、モデルパラメータを更新せずにプロンプトのみに基づいて予測を行うことができ、現実世界のタスクで大規模な事前学習モデルを簡単に適用できる。 近年、プロンプト工学は自然言語処理においてよく研究されている。 近年,視覚言語モデルの研究も盛んに行われている。 しかし、現在、事前訓練された視覚言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリングの体系的な概要が欠けている。 本稿では,マルチモーダル-テキスト生成モデル(flamingoなど),画像-テキストマッチングモデル(クリップなど),テキスト-画像生成モデル(安定拡散など)の3種類の視覚言語モデルに関する,プロンプトエンジニアリングにおける最先端研究の包括的調査を目的とする。 モデルの種類ごとに、簡単なモデル概要、メソッドのプロンプト、プロンプトベースのアプリケーション、および対応する責任と整合性の問題について要約し、議論する。 さらに,視覚言語モデル,言語モデル,視覚モデルに対するプロンプトの共通性と相違についても考察した。 このトピックに関する今後の研究を進めるために,課題,今後の方向性,研究の機会をまとめる。

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