論文の概要: Large Multilingual Models Pivot Zero-Shot Multimodal Learning across Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12038v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 02:24:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 23:29:06.766602
• Title: Large Multilingual Models Pivot Zero-Shot Multimodal Learning across Languages
• Title（参考訳）: 大規模多言語モデルによる言語間のゼロショット型マルチモーダル学習
• Authors: Jinyi Hu, Yuan Yao, Chongyi Wang, Shan Wang, Yinxu Pan, Qianyu Chen, Tianyu Yu, Hanghao Wu, Yue Zhao, Haoye Zhang, Xu Han, Yankai Lin, Jiao Xue, Dahai Li, Zhiyuan Liu, Maosong Sun,
• Abstract要約: MPMは、英語以外の言語で大規模なマルチモーダルモデルを訓練するための効果的な訓練パラダイムである。 画像・テキスト・テキスト・画像生成における大規模なマルチモーダルモデルVisCPMを構築し,中国語の最先端(オープンソース)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.35234803589412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently there has been a significant surge in multimodal learning in terms of both image-to-text and text-to-image generation. However, the success is typically limited to English, leaving other languages largely behind. Building a competitive counterpart in other languages is highly challenging due to the low-resource nature of non-English multimodal data (i.e., lack of large-scale, high-quality image-text data). In this work, we propose MPM, an effective training paradigm for training large multimodal models in non-English languages. MPM demonstrates that Multilingual language models can Pivot zero-shot Multimodal learning across languages. Specifically, based on a strong multilingual large language model, multimodal models pretrained on English-only image-text data can well generalize to other languages in a (quasi)-zero-shot manner, even surpassing models trained on image-text data in native languages. Taking Chinese as a practice of MPM, we build large multimodal models VisCPM in image-to-text and text-to-image generation, which achieve state-of-the-art (open-source) performance in Chinese. To facilitate future research, we open-source codes and model weights at https://github.com/OpenBMB/VisCPM.git.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像・テキスト・画像生成とテキスト・画像生成の両面で,マルチモーダル学習が飛躍的に増加している。 しかし、この成功は英語に限られており、他の言語はほとんど残っていない。 他の言語で競合する言語を構築することは、非英語のマルチモーダルデータの低リソース性(すなわち、大規模で高品質な画像テキストデータの欠如)のために非常に困難である。 本研究では,非英語言語における大規模マルチモーダルモデルの学習に有効な訓練パラダイムであるMPMを提案する。 MPMは、多言語言語モデルが言語間でのマルチモーダル学習をPivotゼロにすることができることを実証している。 具体的には、強い多言語大言語モデルに基づいて、英語のみの画像テキストデータで事前訓練されたマルチモーダルモデルは、(準)ゼロショットで他の言語にうまく一般化することができ、ネイティブ言語の画像テキストデータで訓練されたモデルを超えている。 MPMの実践として中国語を取り入れ,画像からテキストへ,テキストから画像へ生成する大規模なマルチモーダルモデルVisCPMを構築し,中国語の最先端(オープンソース)性能を実現する。 将来の研究を促進するため、私たちはhttps://github.com/OpenBMB/VisCPM.git.comでコードとモデルの重みをオープンソース化しました。

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