論文の概要: Language Models as Black-Box Optimizers for Vision-Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05950v3
- Date: Thu, 30 Nov 2023 10:35:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 20:12:29.035319
- Title: Language Models as Black-Box Optimizers for Vision-Language Models
- Title（参考訳）: 視覚言語モデルのためのブラックボックスオプティマイザとしての言語モデル
- Authors: Shihong Liu and Zhiqiu Lin and Samuel Yu and Ryan Lee and Tiffany Ling
and Deepak Pathak and Deva Ramanan
- Abstract要約: Webスケールデータセットで事前トレーニングされた視覚言語モデル(VLM)は、最小限のデータで微調整された場合、下流タスクに顕著な機能を示す。
我々は,自然言語のプロンプトを通じてVLMを最適化するブラックボックスアプローチを開発し,モデルパラメータや機能埋め込み,さらには出力ロジットへのアクセスを回避した。
難易度の高い1ショット画像分類設定では、ImageNetを含む11データセットの平均1.5%のホワイトボックス連続プロンプト法(CoOp)を超過する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.95774084277191
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vision-language models (VLMs) pre-trained on web-scale datasets have
demonstrated remarkable capabilities on downstream tasks when fine-tuned with
minimal data. However, many VLMs rely on proprietary data and are not
open-source, which restricts the use of white-box approaches for fine-tuning.
As such, we aim to develop a black-box approach to optimize VLMs through
natural language prompts, thereby avoiding the need to access model parameters,
feature embeddings, or even output logits. We propose employing chat-based LLMs
to search for the best text prompt for VLMs. Specifically, we adopt an
automatic hill-climbing procedure that converges to an effective prompt by
evaluating the performance of current prompts and asking LLMs to refine them
based on textual feedback, all within a conversational process without
human-in-the-loop. In a challenging 1-shot image classification setup, our
simple approach surpasses the white-box continuous prompting method (CoOp) by
an average of 1.5% across 11 datasets including ImageNet. Our approach also
outperforms both human-engineered and LLM-generated prompts. We highlight the
advantage of conversational feedback that incorporates both positive and
negative prompts, suggesting that LLMs can utilize the implicit gradient
direction in textual feedback for a more efficient search. In addition, we find
that the text prompts generated through our strategy are not only more
interpretable but also transfer well across different VLM architectures in a
black-box manner. Lastly, we demonstrate our framework on a state-of-the-art
black-box VLM (DALL-E 3) for text-to-image optimization.
- Abstract（参考訳）: Webスケールデータセットで事前トレーニングされた視覚言語モデル(VLM)は、最小限のデータで微調整された場合、下流タスクに顕著な機能を示す。
しかしながら、多くのVLMはプロプライエタリなデータに依存しており、オープンソースではない。
そこで我々は,自然言語のプロンプトを通じてVLMを最適化するブラックボックスアプローチを開発し,モデルパラメータや機能埋め込み,さらには出力ロジットへのアクセスを回避することを目的とする。
本稿では,VLM に最適なテキストプロンプトを探すために,チャットベースの LLM を提案する。
具体的には,現在のプロンプトの性能を評価し,LLMにテキストフィードバックに基づいてそれらを洗練するよう求めることで,効果的なプロンプトに収束する自動ヒルクライミング手法を採用する。
難易度の高い1ショット画像分類設定では、ImageNetを含む11データセットの平均1.5%のホワイトボックス連続プロンプト法(CoOp)を超過する。
我々のアプローチは、人間工学とLLM生成のプロンプトよりも優れています。
我々は,肯定と否定の両方のプロンプトを組み込んだ会話フィードバックの利点を強調し,LLMがテキストフィードバックにおける暗黙の勾配方向をより効率的な検索に活用できることを示唆した。
加えて、我々の戦略によって生成されたテキストプロンプトは、解釈可能であるだけでなく、様々なvlmアーキテクチャをブラックボックス方式で転送可能であることも分かりました。
最後に,テキスト対画像最適化のための最先端ブラックボックスvlm(dall-e3)上でのフレームワークの実証を行った。
関連論文リスト
- SocialGPT: Prompting LLMs for Social Relation Reasoning via Greedy Segment Optimization [70.11167263638562]
社会的関係推論は、友人、配偶者、同僚などの関係カテゴリを画像から識別することを目的としている。
まず、VFM(Vision Foundation Models)の知覚能力と、モジュラーフレームワーク内でのLLM(Large Language Models)の推論能力を組み合わせた、シンプルだが巧妙な名前のフレームワークを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T18:10:26Z) - IPO: Interpretable Prompt Optimization for Vision-Language Models [40.83071220530289]
本稿では,シンプルだが解釈可能なプロンプト(IPO)を紹介する。
IPOは大規模言語モデル(LLM)を使用してテキストプロンプトを動的に生成する。
画像記述を生成することで、視覚的内容の条件付けに大型マルチモーダルモデル(LMM)を組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-20T14:10:22Z) - GLOV: Guided Large Language Models as Implicit Optimizers for Vision Language Models [44.82179903133343]
大型言語モデル(LLM)は視覚言語モデル(VLM)の暗黙の役割を果たす
我々のGLOVメタプロンプトは、下流のタスク記述でLLMをメタプロンプトし、適切なVLMプロンプトに問い合わせる。
VLMの2つのファミリーを用いて16種類の多様なデータセット上でGLOVを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-08T15:55:40Z) - LLM-wrapper: Black-Box Semantic-Aware Adaptation of Vision-Language Models for Referring Expression Comprehension [45.856469849910496]
大規模言語モデル(LLM)を用いた参照表現(REC)タスクのための視覚言語モデル(VLM)の「ブラックボックス」適応法を提案する。
LLMはLLMの推論能力を活かし、軽微調整により改良され、参照表現にマッチする最も関連性の高いバウンディングボックスを選択する。
当社のアプローチでは,内部動作へのアクセスを必要とせずに,クローズドソースモデルの適応を可能にするという,いくつかの利点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-18T12:32:25Z) - Rethinking Visual Prompting for Multimodal Large Language Models with External Knowledge [76.45868419402265]
マルチモーダルな大言語モデル(MLLM)は、膨大な高品質の画像テキストデータセットをトレーニングすることで、大きな進歩を遂げている。
しかし、マスクのような細粒度や空間的に密集した情報をテキストで明示的に伝達することの難しさは、MLLMにとって困難である。
本稿では、特殊な視覚モデルから派生した細粒度の外部知識をMLLMに統合する新しい視覚的プロンプト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T17:43:30Z) - Hidden in Plain Sight: Exploring Chat History Tampering in Interactive Language Models [12.920884182101142]
大規模言語モデル(LLM)は、実世界のアプリケーションで普及し、素晴らしいテキスト生成性能を示している。
LLMベースのチャットシステムは、対話的に振る舞うためには、事前に定義された構造に従って、事前のチャット履歴を入力のコンテキストとして統合する必要がある。
本稿では,目標モデルの事前知識を必要とせずに,LLM会話にユーザ提供履歴を注入するための体系的手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T16:36:47Z) - Learning to Prompt with Text Only Supervision for Vision-Language Models [107.282881515667]
メソッドの1つのブランチは、視覚情報を使用してプロンプトを学習することでCLIPに適応する。
別のアプローチでは、大規模な言語モデルからクラス記述を生成することで、トレーニング不要の手法を利用する。
そこで本研究では,テキストデータのみを用いてプロンプトを学習することで,両ストリームの強みを組み合わせることを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-04T18:59:49Z) - CLAMP: Contrastive LAnguage Model Prompt-tuning [89.96914454453791]
このように適応すれば,大規模な言語モデルでも優れた画像分類性能が得られることを示す。
我々のアプローチは最先端のmLLMを13%上回り、カスタムテキストモデルによる対照的な学習をわずかに上回ります。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-04T05:13:59Z) - Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting [114.84930073977672]
我々は,特定の所望の出力に対して,ブラックボックス大言語モデル(LLM)を導くための新しいフレームワークであるDirectional Stimulus Promptingを紹介する。
LLMを直接調整するのではなく、小さな調整可能なポリシーモデルを用いて各入力インスタンスに対して補助的な指向性刺激プロンプトを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-22T17:44:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。