論文の概要: ELIP: Efficient Language-Image Pre-training with Fewer Vision Tokens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16738v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 06:38:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 17:41:45.568247
• Title: ELIP: Efficient Language-Image Pre-training with Fewer Vision Tokens
• Title（参考訳）: ELIP:低ビジョントークンによる効率的な言語画像事前学習
• Authors: Yangyang Guo and Haoyu Zhang and Yongkang Wong and Liqiang Nie and Mohan Kankanhalli
• Abstract要約: 本稿では,言語出力の監督による影響の少ないトークンを除去するために,視覚トークンのプルーニングとマージ手法ELIPを提案する。 実験により、12層のViT層に30$%のビジョントークンが削除されたことにより、ELIPは著しく同等のパフォーマンスを維持した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.09406436851445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning a versatile language-image model is computationally prohibitive under a limited computing budget. This paper delves into the \emph{efficient language-image pre-training}, an area that has received relatively little attention despite its importance in reducing computational cost and footprint. To that end, we propose a vision token pruning and merging method ELIP, to remove less influential tokens based on the supervision of language outputs. Our method is designed with several strengths, such as being computation-efficient, memory-efficient, and trainable-parameter-free, and is distinguished from previous vision-only token pruning approaches by its alignment with task objectives. We implement this method in a progressively pruning manner using several sequential blocks. To evaluate its generalization performance, we apply ELIP to three commonly used language-image pre-training models and utilize public image-caption pairs with 4M images for pre-training. Our experiments demonstrate that with the removal of ~30$\%$ vision tokens across 12 ViT layers, ELIP maintains significantly comparable performance with baselines ($\sim$0.32 accuracy drop on average) over various downstream tasks including cross-modal retrieval, VQA, image captioning, \emph{etc}. In addition, the spared GPU resources by our ELIP allow us to scale up with larger batch sizes, thereby accelerating model pre-training and even sometimes enhancing downstream model performance.
• Abstract（参考訳）: 汎用言語イメージモデルを学ぶことは、限られた計算予算の下では計算が禁じられている。 本稿では,計算コストとフットプリントの削減の重要性にもかかわらず,比較的注目されていない領域である \emph{ efficient language-image pre-training} について述べる。 そこで本稿では,言語出力の監督による影響の少ないトークンを除去するために,視覚トークンのプルーニングとマージ手法ELIPを提案する。 提案手法は,計算効率,メモリ効率,トレーニング可能なパラメータフリーなど,いくつかの長所を伴って設計されており,従来の視覚のみのトークンプルーニング手法とタスク目標との整合性で区別されている。 本手法は,複数の逐次ブロックを用いて漸進的プルーニング方式で実装する。 一般化性能を評価するために, ELIPを3つの一般的な言語画像事前学習モデルに適用し, 4M画像を用いた公開画像キャプチャペアを用いて事前学習を行う。 実験により,12ViT層にわたる30$\%のビジョントークンの除去により,ELIPは,クロスモーダル検索,VQA,画像キャプション,\emph{etc} など,さまざまな下流タスクに対して,ベースライン(平均値0.32の精度低下)と同等の性能を維持した。 さらに、ELIPによるスペアGPUリソースにより、より大きなバッチサイズでスケールアップすることが可能になり、モデル事前トレーニングが加速し、場合によってはダウンストリームモデルのパフォーマンスが向上します。

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