論文の概要: CoTBal: Comprehensive Task Balancing for Multi-Task Visual Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04343v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 03:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:12:30.267891
• Title: CoTBal: Comprehensive Task Balancing for Multi-Task Visual Instruction Tuning
• Title（参考訳）: CoTBal: マルチタスクビジュアルインストラクションチューニングのための総合的なタスクバランシング
• Authors: Yanqi Dai, Zebin You, Dong Jing, Yutian Luo, Nanyi Fei, Guoxing Yang, Zhiwu Lu,
• Abstract要約: マルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングに適した包括的タスク・バランシング・アルゴリズムを提案する。 CoTBalアルゴリズムは,マルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングにおいて,より優れた,よりバランスの取れた全体的な性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.93592803213602
• License:
• Abstract: Visual instruction tuning is an important training stage for large multimodal models. Nevertheless, when learning multiple visual tasks simultaneously, this approach may lead to suboptimal and imbalanced overall performance due to latent knowledge conflicts across tasks. To mitigate this issue, we introduce a novel Comprehensive Task Balancing (CoTBal) algorithm tailored for multi-task visual instruction tuning. To our knowledge, this is the first work to explore multi-task optimization in visual instruction tuning. Specifically, we consider two critical dimensions for task balancing: (1) Inter-Task Contribution, which represents the phenomenon where learning one task could enhance the performance on others owing to the overlapping knowledge domains across tasks, and (2) Intra-Task Difficulty, which indicates the inherent learning difficulty of a single task. Furthermore, by quantifying these with performance-based metrics, comprehensive task balancing is thus achieved by assigning greater weight to tasks that offer substantial contributions to others, receive minimal contributions from others, and present high learning difficulties. Extensive experiments on three benchmarks demonstrate that our CoTBal algorithm results in superior and more balanced overall performance in multi-task visual instruction tuning.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルインストラクションチューニングは、大規模なマルチモーダルモデルにとって重要なトレーニングステージである。 それにもかかわらず、複数の視覚的タスクを同時に学習する場合、このアプローチはタスク間の潜伏した知識の衝突により、最適以下で全体のパフォーマンスが不均衡になる可能性がある。 この問題を軽減するために,マルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングに適した新しい包括的タスク・バランシング(CoTBal)アルゴリズムを提案する。 我々の知る限り、これは視覚的インストラクションチューニングにおけるマルチタスク最適化を探求する最初の試みである。 具体的には,タスクバランスのための2つの重要な側面について考察する:(1)タスク間貢献,(1)タスク間の知識ドメインの重複によるタスク間の学習が他者のパフォーマンスを高める現象,(2)タスク内困難,(2)タスク間の困難,すなわちひとつのタスク固有の学習困難を示す。 さらに、これらをパフォーマンスベースのメトリクスで定量化することにより、他者への実質的な貢献、他者からの最小限のコントリビューションの受け取り、高度な学習困難を示すタスクにより大きな重みを割り当てることで、包括的なタスクバランスを実現することができる。 3つのベンチマークによる大規模な実験により,マルチタスク・ビジュアル・インストラクション・チューニングにおいて,我々のCOTBアルゴリズムはより優れた,よりバランスの取れた全体的な性能を示すことが示された。

関連論文リスト

• Data-CUBE: Data Curriculum for Instruction-based Sentence Representation Learning [85.66907881270785]
  本稿では,学習用マルチタスクデータの順序を列挙するデータカリキュラム,すなわちData-CUBEを提案する。 タスクレベルでは、タスク間の干渉リスクを最小化するために最適なタスクオーダーを見つけることを目的としている。 インスタンスレベルでは、タスク毎のすべてのインスタンスの難易度を測定し、トレーニングのためにそれらを簡単に微分できるミニバッチに分割します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T18:12:20Z)
• Distribution Matching for Multi-Task Learning of Classification Tasks: a Large-Scale Study on Faces & Beyond [62.406687088097605]
  マルチタスク学習(MTL)は、複数の関連するタスクを共同で学習し、共有表現空間から恩恵を受けるフレームワークである。 MTLは、ほとんど重複しない、あるいは重複しないアノテーションで分類タスクで成功することを示す。 本稿では,分散マッチングによるタスク間の知識交換を可能にする新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T14:18:11Z)
• MmAP : Multi-modal Alignment Prompt for Cross-domain Multi-task Learning [29.88567810099265]
  マルチタスク学習は複数の相関タスクを同時に訓練するように設計されている。 この課題に対処するために、デコーダフリーの視覚言語モデルCLIPを統合する。 CLIPのためのマルチモーダルアライメント・プロンプト(MmAP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T03:33:02Z)
• Sparsely Activated Mixture-of-Experts are Robust Multi-Task Learners [67.5865966762559]
  本研究では,Mixture-of-Experts (MoE) がマルチタスク学習を改善するかを検討した。 タスク認識ゲーティング関数を考案し、異なるタスクから専門の専門家にサンプルをルーティングする。 これにより、多数のパラメータを持つ疎活性化マルチタスクモデルが得られるが、高密度モデルの計算コストは同じである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T00:56:12Z)
• Variational Multi-Task Learning with Gumbel-Softmax Priors [105.22406384964144]
  マルチタスク学習は、タスク関連性を探究し、個々のタスクを改善することを目的としている。 本稿では,複数のタスクを学習するための一般的な確率的推論フレームワークである変分マルチタスク学習(VMTL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T18:49:45Z)
• Measuring and Harnessing Transference in Multi-Task Learning [58.48659733262734]
  マルチタスク学習は、あるタスクによって学習された情報を活用して、他のタスクのトレーニングに役立てることができる。 情報伝達や伝達のダイナミクスを、トレーニングを通して分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T08:25:43Z)
• HydaLearn: Highly Dynamic Task Weighting for Multi-task Learning with Auxiliary Tasks [4.095907708855597]
  マルチタスク学習(MTL)は、1つ以上の関連する補助タスクと表現を共有することでタスクのパフォーマンスを向上させることができる。 通常、MTL-networksは、個別のタスク損失の一定の重み付けによる複合損失関数に基づいて訓練される。 実際には, 一定損失重みは, (i) ミニバッチに基づく最適化において, 最適タスク重みは, ミニバッチのサンプル組成に応じて, 更新から次へと大きく変化する。 メインタスクのゲインを個別のタスク勾配に結びつけるインテリジェントな重み付けアルゴリズムであるHydaLearnを導入して,その情報を伝達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T16:04:02Z)
• Knowledge Distillation for Multi-task Learning [38.20005345733544]
  マルチタスク学習(MTL)は、全てのタスクで優れたパフォーマンスを達成し、計算コストを下げるための複数のタスクを実行する単一のモデルを学習することである。 そのようなモデルを学ぶには、難易度、大きさ、特性の異なる一連のタスクの損失を共同で最適化する必要がある。 本研究では,マルチタスク学習における不均衡問題に対処するために,知識蒸留に基づく手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T08:02:42Z)
• Understanding and Improving Information Transfer in Multi-Task Learning [14.43111978531182]
  すべてのタスクに対して共有モジュール,各タスクに対して別個の出力モジュールを備えたアーキテクチャについて検討する。 タスクデータ間の不一致が負の転送(または性能の低下)を引き起こし、ポジティブな転送に十分な条件を提供することを示す。 理論的洞察から着想を得た結果,タスクの埋め込みレイヤの整合がマルチタスクトレーニングやトランスファー学習のパフォーマンス向上につながることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-02T23:43:52Z)
• Multi-Task Learning for Dense Prediction Tasks: A Survey [87.66280582034838]
  マルチタスク学習(MTL)技術は、性能、計算、メモリフットプリントに関する有望な結果を示している。 我々は、コンピュータビジョンにおけるMLLのための最先端のディープラーニングアプローチについて、よく理解された視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T09:15:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。