論文の概要: A Vision Check-up for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01862v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 18:09:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 13:22:36.565967
• Title: A Vision Check-up for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルの視覚的チェックアップ
• Authors: Pratyusha Sharma, Tamar Rott Shaham, Manel Baradad, Stephanie Fu, Adrian Rodriguez-Munoz, Shivam Duggal, Phillip Isola, Antonio Torralba
• Abstract要約: テキストのモデルを用いて、予備的な視覚表現学習システムをどのように訓練するかを示す。 自己教師付き視覚表現学習の実験は、自然画像のセマンティックアセスメントを行うことができる視覚モデルを訓練する可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.852026871772914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: What does learning to model relationships between strings teach large language models (LLMs) about the visual world? We systematically evaluate LLMs' abilities to generate and recognize an assortment of visual concepts of increasing complexity and then demonstrate how a preliminary visual representation learning system can be trained using models of text. As language models lack the ability to consume or output visual information as pixels, we use code to represent images in our study. Although LLM-generated images do not look like natural images, results on image generation and the ability of models to correct these generated images indicate that precise modeling of strings can teach language models about numerous aspects of the visual world. Furthermore, experiments on self-supervised visual representation learning, utilizing images generated with text models, highlight the potential to train vision models capable of making semantic assessments of natural images using just LLMs.
• Abstract（参考訳）: 文字列間の関係をモデル化する学習は、視覚世界に関する大きな言語モデル(LLM)に何を教えるのか? 複雑化に伴う視覚概念の生成と認識を行うLLMの能力を体系的に評価し,テキストのモデルを用いて視覚表現学習システムをどのように訓練するかを実証する。 言語モデルにはピクセルとして視覚情報を消費または出力する能力が欠けているため、私たちはコードを使用して画像を表現する。 LLM生成画像は自然画像のようには見えないが、画像生成結果とこれらの生成画像の補正能力は、文字列の正確なモデリングが視覚世界の多くの側面について言語モデルを教えることができることを示している。 さらに,テキストモデルを用いた画像を用いた自己教師あり視覚表現学習実験では,自然画像の意味的評価をllmのみで行える視覚モデルの学習の可能性を強調した。

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