論文の概要: Eliciting In-Context Learning in Vision-Language Models for Videos Through Curated Data Distributional Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17041v3
• Date: Mon, 30 Sep 2024 17:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:02:01.351252
• Title: Eliciting In-Context Learning in Vision-Language Models for Videos Through Curated Data Distributional Properties
• Title（参考訳）: キュレートされたデータ分布特性による映像の視覚言語モデルにおけるインテクスト学習の促進
• Authors: Keunwoo Peter Yu, Zheyuan Zhang, Fengyuan Hu, Shane Storks, Joyce Chai,
• Abstract要約: textbfEmergent textbfIn-context textbfLearning on textbfVideos (eilev)を実装する。 我々の結果、分析、およびアイレフ学習モデルは、ビデオやテキスト上での文脈内学習の出現に関する多くの洞察を得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.938281516499119
• License:
• Abstract: A major reason behind the recent success of large language models (LLMs) is their \textit{in-context learning} capability, which makes it possible to rapidly adapt them to downstream text-based tasks by prompting them with a small number of relevant demonstrations. While large vision-language models (VLMs) have recently been developed for tasks requiring both text and images, they largely lack in-context learning over visual information, especially in understanding and generating text about videos. In this work, we implement \textbf{E}mergent \textbf{I}n-context \textbf{Le}arning on \textbf{V}ideos (\eilev{}), a novel training paradigm that induces in-context learning over video and text by capturing key properties of pre-training data found by prior work to be essential for in-context learning in transformers. In our experiments, we show that \eilev-trained models outperform other off-the-shelf VLMs in few-shot video narration for novel, rare actions. Furthermore, we demonstrate that these key properties of bursty distributions, skewed marginal distributions, and dynamic meaning each contribute to varying degrees to VLMs' in-context learning capability in narrating procedural videos. Our results, analysis, and \eilev{}-trained models yield numerous insights about the emergence of in-context learning over video and text, creating a foundation for future work to optimize and scale VLMs for open-domain video understanding and reasoning. Our code and demo are available at \url{https://github.com/yukw777/EILEV}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLMs)が最近成功した大きな理由は、その‘textit{in-context learning}’機能である。 大規模な視覚言語モデル(VLM)は、最近、テキストと画像の両方を必要とするタスクのために開発されたが、特にビデオに関するテキストの理解と生成において、視覚情報よりもコンテキストの学習がほとんどない。 本研究では,前処理で検出された事前学習データのキー特性を解析することにより,ビデオおよびテキスト上での文脈学習を誘導する新しいトレーニングパラダイムである,‘textbf{E}mergent \textbf{I}n-context \textbf{Le}arning on \textbf{V}ideos (\eilev{}) を実装した。 実験では,新規で稀なアクションのためのビデオナレーションにおいて,<eilev-trained model</i>が市販のVLMよりも優れていることを示す。 さらに, バースト分布, スクイード境界分布, ダイナミックな意味のこれらの重要な性質が, プロシージャビデオのナレーションにおいて, VLMのテキスト内学習能力に様々な程度寄与することが実証された。 我々の結果, 分析, および eilev{} 学習モデルにより, ビデオやテキスト上での文脈内学習の出現に関する多くの知見が得られ, オープンドメインのビデオ理解と推論のための VLM の最適化と拡張を行うための基盤となる。 私たちのコードとデモは \url{https://github.com/yukw777/EILEV} で公開されています。

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