論文の概要: MORE: Multi-mOdal REtrieval Augmented Generative Commonsense Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13625v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 08:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:20:31.522025
• Title: MORE: Multi-mOdal REtrieval Augmented Generative Commonsense Reasoning
• Title（参考訳）: さらに:マルチモーダル検索による生成コモンセンス推論
• Authors: Wanqing Cui, Keping Bi, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng
• Abstract要約: 本稿では,テキストと画像の両面を利用したマルチモーダル検索フレームワークを提案し,言語モデルのコモンセンス性を向上する。 Common-Genタスクの実験では、シングルモードと複数モードの事前学習モデルに基づくMOREの有効性が実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.16858362186208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Since commonsense information has been recorded significantly less frequently than its existence, language models pre-trained by text generation have difficulty to learn sufficient commonsense knowledge. Several studies have leveraged text retrieval to augment the models' commonsense ability. Unlike text, images capture commonsense information inherently but little effort has been paid to effectively utilize them. In this work, we propose a novel Multi-mOdal REtrieval (MORE) augmentation framework, to leverage both text and images to enhance the commonsense ability of language models. Extensive experiments on the Common-Gen task have demonstrated the efficacy of MORE based on the pre-trained models of both single and multiple modalities.
• Abstract（参考訳）: コモンセンス情報は、その存在よりはるかに少ない頻度で記録されているため、テキスト生成によって事前学習された言語モデルは、十分なコモンセンス知識を学ぶことが困難である。 いくつかの研究は、モデルの常識能力を増強するためにテキスト検索を利用した。 テキストとは異なり、画像は本来は常識的な情報をキャプチャするが、効果的に活用するための努力はほとんど支払われていない。 本研究では,テキストと画像の両方を活用し,言語モデルのコモンセンス能力を向上する,新しいMORE(Multi-mOdal Retrieval)拡張フレームワークを提案する。 Common-Genタスクに関する大規模な実験は、シングルモードと複数モードの事前学習モデルに基づくMOREの有効性を実証した。

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