論文の概要: Tackling Vision Language Tasks Through Learning Inner Monologues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09970v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 10:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 18:37:40.454631
• Title: Tackling Vision Language Tasks Through Learning Inner Monologues
• Title（参考訳）: 内的モノローグ学習による視覚言語タスクの処理
• Authors: Diji Yang, Kezhen Chen, Jinmeng Rao, Xiaoyuan Guo, Yawen Zhang, Jie Yang, Yi Zhang
• Abstract要約: 本稿では,複雑な視覚言語問題を解くために,内部モノローグ多モード最適化(IMMO)を提案する。 IMMOは内的モノローグ過程をシミュレートする。 その結果、IMMOは推論能力と説明能力を高め、視覚モデルと言語モデルのより効果的な融合に寄与することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.795616787372625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual language tasks require AI models to comprehend and reason with both visual and textual content. Driven by the power of Large Language Models (LLMs), two prominent methods have emerged: (1) the hybrid integration between LLMs and Vision-Language Models (VLMs), where visual inputs are firstly converted into language descriptions by VLMs, serving as inputs for LLMs to generate final answer(s); (2) visual feature alignment in language space, where visual inputs are encoded as embeddings and projected to LLMs' language space via further supervised fine-tuning. The first approach provides light training costs and interpretability but is hard to be optimized in an end-to-end fashion. The second approach presents decent performance, but feature alignment usually requires large amounts of training data and lacks interpretability. To tackle this dilemma, we propose a novel approach, Inner Monologue Multi-Modal Optimization (IMMO), to solve complex vision language problems by simulating inner monologue processes, a cognitive process in which an individual engages in silent verbal communication with themselves. We enable LLMs and VLMs to interact through natural language conversation and propose to use a two-stage training process to learn how to do the inner monologue (self-asking questions and answering questions). IMMO is evaluated on two popular tasks and the results suggest by emulating the cognitive phenomenon of internal dialogue, our approach can enhance reasoning and explanation abilities, contributing to the more effective fusion of vision and language models. More importantly, instead of using predefined human-crafted monologues, IMMO learns this process within the deep learning models, promising wider applicability to many different AI problems beyond vision language tasks.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル言語タスクは、ビジュアルコンテンツとテキストコンテンツの両方でAIモデルを理解し、推論する必要がある。 1) LLMとビジョンランゲージモデル(VLM)のハイブリッド統合では、視覚入力が最初にVLMによって言語記述に変換され、最終回答を生成するためのLLMの入力として機能し、2) 視覚入力が埋め込みとしてエンコードされ、さらなる教師付き微調整によってLLMの言語空間に投影される言語空間における視覚的特徴アライメントが実現している。 最初のアプローチは、ライトトレーニングのコストと解釈性を提供するが、エンドツーエンドで最適化することは困難である。 第二のアプローチは適切なパフォーマンスを示すが、機能アライメントは通常大量のトレーニングデータを必要とし、解釈性に欠ける。 このジレンマに対処するために,自己と無言の言語コミュニケーションを行う認知過程である内的モノローグ過程をシミュレートし,複雑な視覚言語問題を解決するための新しい手法である内的モノローグマルチモーダル最適化(immo)を提案する。 我々はLLMとVLMが自然言語会話を通して対話できるようにし、内部のモノローグ(自己問合せ質問や質問に答える質問)の方法を学ぶための2段階のトレーニングプロセスを提案する。 IMMOは2つの一般的な課題で評価され, 内的対話の認知現象をエミュレートすることにより, 推論能力と説明能力を高め, 視覚モデルと言語モデルの融合に寄与する。 さらに重要なのは、事前に定義された人造モノローグを使う代わりに、IMMOはディープラーニングモデル内でこのプロセスを学び、視覚言語タスク以外の多くのAI問題に適用可能であることを約束する。

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