論文の概要: How to Configure Good In-Context Sequence for Visual Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01571v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 02:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:48:46.691467
• Title: How to Configure Good In-Context Sequence for Visual Question Answering
• Title（参考訳）: 視覚的質問応答のための良質なコンテキスト内シーケンスの設定方法
• Authors: Li Li, Jiawei Peng, Huiyi Chen, Chongyang Gao, Xu Yang
• Abstract要約: 本研究では,VQA(Visual Question Answering)をケーススタディとして,多様なコンテキスト内構成を探索する。 具体的には、コンテキスト内構成を探索するために、多様な検索手法を設計し、検索したデモを操作するために異なる戦略を採用する。 適用されたLVLMの3つの重要な内部特性を明らかにし、どの戦略がICL VQA性能を継続的に改善できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.84012680826303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the success of Large Language Models in dealing with new tasks via In-Context Learning (ICL) in NLP, researchers have also developed Large Vision-Language Models (LVLMs) with ICL capabilities. However, when implementing ICL using these LVLMs, researchers usually resort to the simplest way like random sampling to configure the in-context sequence, thus leading to sub-optimal results. To enhance the ICL performance, in this study, we use Visual Question Answering (VQA) as case study to explore diverse in-context configurations to find the powerful ones. Additionally, through observing the changes of the LVLM outputs by altering the in-context sequence, we gain insights into the inner properties of LVLMs, improving our understanding of them. Specifically, to explore in-context configurations, we design diverse retrieval methods and employ different strategies to manipulate the retrieved demonstrations. Through exhaustive experiments on three VQA datasets: VQAv2, VizWiz, and OK-VQA, we uncover three important inner properties of the applied LVLM and demonstrate which strategies can consistently improve the ICL VQA performance. Our code is provided in: https://github.com/GaryJiajia/OFv2_ICL_VQA.
• Abstract（参考訳）: NLPにおけるIn-Context Learning (ICL)による新しいタスク処理におけるLarge Language Modelsの成功に触発されて、研究者はICL機能付きLVLM(Large Vision-Language Models)も開発した。 しかしながら、これらのLVLMを用いてICLを実装する場合、研究者は通常、ランダムサンプリングのような最も単純な方法でインコンテキストシーケンスを構成する。 本研究では,視覚質問応答(visual question answering, vqa)をケーススタディとして,多様なコンテキスト内構成を探索し,強みを見出す。 さらに,LVLMの出力の変化をコンテキスト内シーケンスを変えて観察することで,LVLMの内部特性の洞察を得て,その理解を深める。 具体的には、コンテキスト内構成を探索するために、多様な検索方法を設計し、検索されたデモを操作するために異なる戦略を用いる。 VQAv2、VizWiz、OK-VQAの3つのVQAデータセットに対する徹底的な実験により、適用されたLVLMの3つの重要な内部特性を発見し、ICL VQAのパフォーマンスを継続的に改善できる戦略を実証した。 私たちのコードは、https://github.com/GaryJiajia/OFv2_ICL_VQAで提供されます。

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