論文の概要: Analyzing the Roles of Language and Vision in Learning from Limited Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19669v2
• Date: Fri, 10 May 2024 17:33:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 18:05:28.260031
• Title: Analyzing the Roles of Language and Vision in Learning from Limited Data
• Title（参考訳）: 限られたデータからの学習における言語と視覚の役割の分析
• Authors: Allison Chen, Ilia Sucholutsky, Olga Russakovsky, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 我々は、言語とビジョンが世界について学ぶために与える貢献について研究する。 すべてのコンポーネントを活用する言語モデルがビジョンランゲージモデルの性能の大部分を回復することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.895396236504993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Does language help make sense of the visual world? How important is it to actually see the world rather than having it described with words? These basic questions about the nature of intelligence have been difficult to answer because we only had one example of an intelligent system -- humans -- and limited access to cases that isolated language or vision. However, the development of sophisticated Vision-Language Models (VLMs) by artificial intelligence researchers offers us new opportunities to explore the contributions that language and vision make to learning about the world. We ablate components from the cognitive architecture of these models to identify their contributions to learning new tasks from limited data. We find that a language model leveraging all components recovers a majority of a VLM's performance, despite its lack of visual input, and that language seems to allow this by providing access to prior knowledge and reasoning.
• Abstract（参考訳）: 言語は視覚世界を理解するのに役立つか? 言葉で表現するのではなく、実際に世界を見ることがどれほど重要か? インテリジェンスの性質に関するこれらの基本的な質問は、人間という知的なシステムの1つの例と、孤立した言語やビジョンを持つケースへの限定的なアクセスしかなかったため、答えが難しい。 しかし、人工知能研究者による高度な視覚言語モデル(VLM)の開発は、言語とビジョンが世界について学ぶための貢献を探求する新たな機会を与えてくれる。 これらのモデルの認知アーキテクチャからコンポーネントを吸収し、限られたデータから新しいタスクを学ぶことへの貢献を特定する。 視覚的入力の欠如にもかかわらず、全てのコンポーネントを活用する言語モデルがVLMの性能の大部分を回復し、その言語は、事前の知識と推論へのアクセスを提供することで、これを許容しているように思われる。

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