論文の概要: Self-Training Large Language Models for Improved Visual Program Synthesis With Visual Reinforcement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04627v1
• Date: Sat, 6 Apr 2024 13:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 20:19:42.383105
• Title: Self-Training Large Language Models for Improved Visual Program Synthesis With Visual Reinforcement
• Title（参考訳）: 視覚強化による視覚プログラム合成改善のための自己学習型大規模言語モデル
• Authors: Zaid Khan, Vijay Kumar BG, Samuel Schulter, Yun Fu, Manmohan Chandraker,
• Abstract要約: ビジュアルプログラム合成は、構成型コンピュータビジョンタスクのための大規模言語モデルの推論能力を利用するための有望なアプローチである。 それまでの作業では、視覚プログラムを合成するために、凍結LDMを使用した数発のプロンプトを使用していた。 トレーニング用ビジュアルプログラムのデータセットは存在せず、ビジュアルプログラムデータセットの取得は簡単にクラウドソーシングできない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.73648674743097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual program synthesis is a promising approach to exploit the reasoning abilities of large language models for compositional computer vision tasks. Previous work has used few-shot prompting with frozen LLMs to synthesize visual programs. Training an LLM to write better visual programs is an attractive prospect, but it is unclear how to accomplish this. No dataset of visual programs for training exists, and acquisition of a visual program dataset cannot be easily crowdsourced due to the need for expert annotators. To get around the lack of direct supervision, we explore improving the program synthesis abilities of an LLM using feedback from interactive experience. We propose a method where we exploit existing annotations for a vision-language task to improvise a coarse reward signal for that task, treat the LLM as a policy, and apply reinforced self-training to improve the visual program synthesis ability of the LLM for that task. We describe a series of experiments on object detection, compositional visual question answering, and image-text retrieval, and show that in each case, the self-trained LLM outperforms or performs on par with few-shot frozen LLMs that are an order of magnitude larger. Website: https://zaidkhan.me/ViReP
• Abstract（参考訳）: ビジュアルプログラム合成は、構成型コンピュータビジョンタスクのための大規模言語モデルの推論能力を利用するための有望なアプローチである。 それまでの作業では、視覚プログラムを合成するために、凍結LDMを使用した数発のプロンプトを使用していた。 より良いビジュアルプログラムを書くためにLLMを訓練することは魅力的な可能性であるが、どうやってこれを達成すればよいのかは定かではない。 トレーニング用ビジュアルプログラムのデータセットは存在せず、エキスパートアノテータが必要なため、ビジュアルプログラムデータセットの取得は簡単にはクラウドソーシングできない。 直接監督の欠如を回避するため,対話型体験からのフィードバックを用いて,LLMのプログラム合成能力の向上を検討する。 本稿では,視覚言語タスクに対する既存のアノテーションを利用して,そのタスクに対する粗い報酬信号を即興で実現し,LLMをポリシーとして扱い,そのタスクに対するLLMの視覚的プログラム合成能力を向上させるために強化自己学習を適用する手法を提案する。 本稿では,オブジェクト検出,構成的視覚的質問応答,画像テキスト検索に関する一連の実験について述べる。 ウェブサイト:https://zaidkhan.me/ViReP

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