論文の概要: MultiWay-Adapater: Adapting large-scale multi-modal models for scalable image-text retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01516v2
• Date: Tue, 12 Sep 2023 20:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:59:23.250720
• Title: MultiWay-Adapater: Adapting large-scale multi-modal models for scalable image-text retrieval
• Title（参考訳）: MultiWay-Adapater:スケーラブルな画像テキスト検索のための大規模マルチモーダルモデルの適用
• Authors: Zijun Long, George Killick, Richard McCreadie, Gerardo Aragon Camarasa
• Abstract要約: モーダルアライメントの深化を図るために'アライメント・エンハンサー'を組み込んだ,革新的なフレームワークであるMultiway-Adapterを紹介する。 提案手法はLMMに1.25%未満の追加パラメータを追加し,事前訓練されたパラメータを調整せずに高い転送性を実現する。 これにより、完全な微調整モデルに比べてゼロショット画像テキスト検索性能が向上し、最大57%の微調整時間を短縮できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4173427917548524
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As the size of Large Multi-Modal Models (LMMs) increases consistently, the adaptation of these pre-trained models to specialized tasks has become a computationally and memory-intensive challenge. Traditional fine-tuning methods require isolated, exhaustive retuning for each new task, limiting the models' versatility. Moreover, current efficient adaptation techniques often overlook modality alignment, focusing only on the knowledge extraction of new tasks. To tackle these issues, we introduce Multiway-Adapter, an innovative framework incorporating an 'Alignment Enhancer' to deepen modality alignment, enabling high transferability without tuning pre-trained parameters. Our method adds fewer than 1.25\% of additional parameters to LMMs, exemplified by the BEiT-3 model in our study. This leads to superior zero-shot image-text retrieval performance compared to fully fine-tuned models, while achieving up to a 57\% reduction in fine-tuning time. Our approach offers a resource-efficient and effective adaptation pathway for LMMs, broadening their applicability. The source code is publicly available at: \url{https://github.com/longkukuhi/MultiWay-Adapter}.
• Abstract（参考訳）: LMM(Large Multi-Modal Models)のサイズが一貫して大きくなるにつれて、これらの事前学習されたモデルの特殊タスクへの適応は、計算的かつメモリ集約的な課題となっている。 従来の微調整手法では、新しいタスクごとに分離された徹底的な修正が必要であり、モデルの汎用性を制限する。 さらに、現在の効率的な適応手法は、新しいタスクの知識抽出にのみ焦点をあてて、しばしばモダリティアライメントを見落としている。 そこで本稿では,モダリティアライメントを深めるために,'alignment enhancer'を組み込んだ革新的なフレームワークであるmultiway-adapterを紹介し,事前学習パラメータをチューニングせずに高い転送性を実現する。 本手法では, BEiT-3 モデルを用いて, LMM に1.25 % 未満の追加パラメータを付加する。 これにより、完全な微調整モデルと比較してゼロショット画像テキスト検索性能が向上し、57\%の微調整時間が短縮される。 提案手法は, LMMの資源効率, 有効適応経路を提供し, 適用範囲を拡大する。 ソースコードは: \url{https://github.com/longkukuhi/MultiWay-Adapter} で公開されている。

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