論文の概要: Unified Language-Vision Pretraining in LLM with Dynamic Discrete Visual Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04669v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 05:41:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:59:44.266689
• Title: Unified Language-Vision Pretraining in LLM with Dynamic Discrete Visual Tokenization
• Title（参考訳）: 動的離散視覚化を用いたLLMにおける統一言語ビジョン事前学習
• Authors: Yang Jin, Kun Xu, Kun Xu, Liwei Chen, Chao Liao, Jianchao Tan, Quzhe Huang, Bin Chen, Chenyi Lei, An Liu, Chengru Song, Xiaoqiang Lei, Di Zhang, Wenwu Ou, Kun Gai, Yadong Mu,
• Abstract要約: 非言語的なイメージを外国語のような個別のトークン列に変換するために、よく設計されたビジュアルトークン化器を導入する。 結果として得られる視覚トークンは、単語に相応しいハイレベルな意味論を含み、画像から変化する動的シーケンス長もサポートする。 この統合によりLaVITは、マルチモーダルコンテンツの理解と生成を同時に行うための印象的な汎用インターフェースとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.935150075484074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the remarkable advance of the Large Language Model (LLM) has inspired researchers to transfer its extraordinary reasoning capability to both vision and language data. However, the prevailing approaches primarily regard the visual input as a prompt and focus exclusively on optimizing the text generation process conditioned upon vision content by a frozen LLM. Such an inequitable treatment of vision and language heavily constrains the model's potential. In this paper, we break through this limitation by representing both vision and language in a unified form. Specifically, we introduce a well-designed visual tokenizer to translate the non-linguistic image into a sequence of discrete tokens like a foreign language that LLM can read. The resulting visual tokens encompass high-level semantics worthy of a word and also support dynamic sequence length varying from the image. Coped with this tokenizer, the presented foundation model called LaVIT can handle both image and text indiscriminately under the same generative learning paradigm. This unification empowers LaVIT to serve as an impressive generalist interface to understand and generate multi-modal content simultaneously. Extensive experiments further showcase that it outperforms the existing models by a large margin on massive vision-language tasks. Our code and models are available at https://github.com/jy0205/LaVIT.
• Abstract（参考訳）: 近年、LLM(Large Language Model)の顕著な進歩により、研究者は、その異常な推論能力を視覚データと言語データの両方に転送するインスピレーションを与えている。 しかし,主に視覚入力をプロンプトとみなし,凍結LDMによる視覚内容に応じたテキスト生成プロセスの最適化にのみ焦点をあてるアプローチが主流である。 このような視覚と言語に対する不平等な扱いは、モデルの可能性を大幅に制限する。 本稿では,視覚と言語の両方を統一形式で表現することで,この限界を突破する。 具体的には、LLMが読み取ることができる外国語のような、非言語的なイメージを離散トークンのシーケンスに変換するために、よく設計されたビジュアルトークン化器を導入する。 結果として得られる視覚トークンは、単語に相応しいハイレベルな意味論を含み、画像から変化する動的シーケンス長もサポートする。 このトークン化と組み合わせて、LaVITと呼ばれる提示された基盤モデルは、同じ生成学習パラダイムの下で、画像とテキストの両方を無差別に扱うことができる。 この統合によりLaVITは、マルチモーダルコンテンツの理解と生成を同時に行うための印象的な汎用インターフェースとして機能する。 大規模な実験では、膨大な視覚言語タスクにおいて、既存のモデルよりも優れた性能を示す。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/jy0205/LaVIT.comで公開されています。

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