論文の概要: Semantically Grounded QFormer for Efficient Vision Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07449v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 19:03:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 17:09:37.952404
• Title: Semantically Grounded QFormer for Efficient Vision Language Understanding
• Title（参考訳）: 効率的な視覚言語理解のための意味的基底QFormer
• Authors: Moulik Choraria, Xinbo Wu, Sourya Basu, Nitesh Sekhar, Yue Wu, Xu Zhang, Prateek Singhal, Lav R. Varshney,
• Abstract要約: 近年,汎用視覚言語モデル (VLM) が注目されている。 非常に人気のある作業の1つは、QFormerと呼ばれるトレーニング可能なモジュールを使用して、視覚表現を言語にブリッジすることで、凍結したユニモーダルモデルを利用する。 我々はQFormerベースの視覚言語アライメントのためのより効率的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.503864963144956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: General purpose Vision Language Models (VLMs) have received tremendous interest in recent years, owing to their ability to learn rich vision-language correlations as well as their broad zero-shot competencies. One immensely popular line of work utilizes frozen unimodal models, by bridging vision representations to language using a trainable module called the QFormer. However, this method relies heavily on large-scale multimodal pretraining with huge computational overheads. To that end, we propose a more efficient framework for QFormer-based vision-language alignment. Our key idea relies on the observation that QFormer latents correspond more strongly to the frozen LLM's intermediate latent space. Consequently, instead of using QFormer latents as inputs to the LLM, we alter the framework by using the latents to directly condition the LLM latent space for image-to-text generation. We demonstrate the effectiveness of our approach against existing baselines in improving the efficiency of vision-language pretraining.
• Abstract（参考訳）: 汎用視覚言語モデル(VLM)は、リッチな視覚言語相関学習能力と幅広いゼロショット能力から、近年大きな関心を集めている。 非常に人気のある作業の1つは、QFormerと呼ばれるトレーニング可能なモジュールを使用して、視覚表現を言語にブリッジすることで、凍結したユニモーダルモデルを利用する。 しかし,この手法は計算オーバーヘッドが大きい大規模マルチモーダル事前学習に大きく依存している。 そこで本研究では,QFormerに基づく視覚言語アライメントのための,より効率的なフレームワークを提案する。 我々のキーとなる考え方は、QFormer 潜伏空間が凍結 LLM の中間潜伏空間とより強く一致するという観察に依存している。 したがって、LLMへの入力としてQFormerラテントを使う代わりに、画像からテキストへの生成にLLMラテント空間を直接条件付けるために、ラテントを用いてフレームワークを変更する。 本稿では,既存のベースラインに対するアプローチの有効性を示す。

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