論文の概要: No "Zero-Shot" Without Exponential Data: Pretraining Concept Frequency Determines Multimodal Model Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04125v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 14:00:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:38:11.352447
• Title: No "Zero-Shot" Without Exponential Data: Pretraining Concept Frequency Determines Multimodal Model Performance
• Title（参考訳）: 指数データのない「ゼロショット」:マルチモーダルモデルの性能を規定する概念周波数の事前学習
• Authors: Vishaal Udandarao, Ameya Prabhu, Adhiraj Ghosh, Yash Sharma, Philip H. S. Torr, Adel Bibi, Samuel Albanie, Matthias Bethge,
• Abstract要約: マルチモーダルモデルは、下流の"ゼロショット"のパフォーマンスを線形改善するために、指数関数的に多くのデータを必要とする。 本研究は,大規模な訓練パラダイムの下での「ゼロショット」一般化能力の鍵となる訓練データに対する指数関数的要求を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.18779562801762
• License:
• Abstract: Web-crawled pretraining datasets underlie the impressive "zero-shot" evaluation performance of multimodal models, such as CLIP for classification/retrieval and Stable-Diffusion for image generation. However, it is unclear how meaningful the notion of "zero-shot" generalization is for such multimodal models, as it is not known to what extent their pretraining datasets encompass the downstream concepts targeted for during "zero-shot" evaluation. In this work, we ask: How is the performance of multimodal models on downstream concepts influenced by the frequency of these concepts in their pretraining datasets? We comprehensively investigate this question across 34 models and five standard pretraining datasets (CC-3M, CC-12M, YFCC-15M, LAION-400M, LAION-Aesthetics), generating over 300GB of data artifacts. We consistently find that, far from exhibiting "zero-shot" generalization, multimodal models require exponentially more data to achieve linear improvements in downstream "zero-shot" performance, following a sample inefficient log-linear scaling trend. This trend persists even when controlling for sample-level similarity between pretraining and downstream datasets, and testing on purely synthetic data distributions. Furthermore, upon benchmarking models on long-tailed data sampled based on our analysis, we demonstrate that multimodal models across the board perform poorly. We contribute this long-tail test set as the "Let it Wag!" benchmark to further research in this direction. Taken together, our study reveals an exponential need for training data which implies that the key to "zero-shot" generalization capabilities under large-scale training paradigms remains to be found.
• Abstract（参考訳）: ウェブクロールプレトレーニングデータセットは、分類/検索のためのCLIPや画像生成のための安定拡散といったマルチモーダルモデルの印象的な「ゼロショット」評価性能を提供する。 しかしながら、「ゼロショット」の一般化の概念がそのようなマルチモーダルモデルにとってどの程度意味があるのかは、その事前学習データセットが「ゼロショット」評価時にターゲットとする下流の概念をどの程度包含しているかは分かっていない。 事前学習データセットにおけるこれらの概念の頻度に影響された下流概念のマルチモーダルモデルの性能は、どのように影響されるのか? この問題を、34のモデルと5つの標準事前トレーニングデータセット(CC-3M、CC-12M、YFCC-15M、LAION-400M、LAION-Aesthetics)で包括的に調査し、300GB以上のデータアーティファクトを生成する。 マルチモーダルモデルは「ゼロショット」の一般化を示すことよりも、下流の「ゼロショット」性能の線形改善を実現するために指数関数的に多くのデータを必要とする。 この傾向は、事前学習データセットと下流データセットのサンプルレベルの類似性を制御したり、純粋に合成されたデータ分布をテストする場合にも継続する。 さらに,本分析に基づいてサンプリングした長期データに対するベンチマークモデルを用いて,ボード全体のマルチモーダルモデルの性能が低かったことを実証した。 我々はこのロングテールテストセットを"Let it Wag!"ベンチマークとして、この方向のさらなる研究に貢献する。 本研究は,大規模な訓練パラダイムの下での「ゼロショット」一般化能力の鍵はいまだ発見されていないことを示唆する,トレーニングデータに対する指数関数的なニーズを明らかにした。

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