論文の概要: Mixture-of-Prompt-Experts for Multi-modal Semantic Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11311v1
• Date: Sun, 17 Mar 2024 19:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 17:27:03.230528
• Title: Mixture-of-Prompt-Experts for Multi-modal Semantic Understanding
• Title（参考訳）: マルチモーダル意味理解のためのMixture-of-Prompt-Experts
• Authors: Zichen Wu, HsiuYuan Huang, Fanyi Qu, Yunfang Wu,
• Abstract要約: ブロック認識型prompt Fusion (MoPE-BAF) を用いたMixture-of-prompt-Expertsを提案する。 MoPE-BAFは、統合視覚言語モデル(VLM)に基づく、新しいマルチモーダルソフトプロンプトフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.329728566839757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep multimodal semantic understanding that goes beyond the mere superficial content relation mining has received increasing attention in the realm of artificial intelligence. The challenges of collecting and annotating high-quality multi-modal data have underscored the significance of few-shot learning. In this paper, we focus on two critical tasks under this context: few-shot multi-modal sarcasm detection (MSD) and multi-modal sentiment analysis (MSA). To address them, we propose Mixture-of-Prompt-Experts with Block-Aware Prompt Fusion (MoPE-BAF), a novel multi-modal soft prompt framework based on the unified vision-language model (VLM). Specifically, we design three experts of soft prompts: a text prompt and an image prompt that extract modality-specific features to enrich the single-modal representation, and a unified prompt to assist multi-modal interaction. Additionally, we reorganize Transformer layers into several blocks and introduce cross-modal prompt attention between adjacent blocks, which smoothens the transition from single-modal representation to multi-modal fusion. On both MSD and MSA datasets in few-shot setting, our proposed model not only surpasses the 8.2B model InstructBLIP with merely 2% parameters (150M), but also significantly outperforms other widely-used prompt methods on VLMs or task-specific methods.
• Abstract（参考訳）: 表面的関係を超越した深いマルチモーダルなセマンティック理解は、人工知能の領域で注目を集めている。 高品質なマルチモーダルデータの収集と注釈付けの課題は、少数ショット学習の重要性を浮き彫りにした。 本稿では,この文脈下での2つの重要な課題であるマルチモーダルサルカズム検出(MSD)とマルチモーダル感情分析(MSA)に焦点を当てる。 そこで本研究では,視覚言語モデル(VLM)に基づく新しいマルチモーダルソフトプロンプトフレームワークであるMoPE-BAF(Mixture-of-Prompt-Experts with Block-Aware Prompt Fusion)を提案する。 具体的には、テキストプロンプトと画像プロンプトという3つのソフトプロンプトの専門家を設計し、単一のモーダル表現を豊かにするモダリティ固有の特徴を抽出し、マルチモーダルインタラクションを支援する統一プロンプトを設計する。 さらに、Transformer層を複数のブロックに再構成し、隣接するブロック間での相互モーダルな注意を促すことで、単一モーダル表現からマルチモーダル融合への移行を円滑にする。 提案手法は,MSDとMSAの両方のデータセットにおいて,パラメータがわずか2%(150M)の8.2BモデルであるInstructBLIPを超えるだけでなく,VLMやタスク固有の手法で広く使われているプロンプト手法よりも大幅に優れている。

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