論文の概要: Dual Modalities of Text: Visual and Textual Generative Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10710v2
• Date: Wed, 17 Apr 2024 08:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 12:36:56.361271
• Title: Dual Modalities of Text: Visual and Textual Generative Pre-training
• Title（参考訳）: テキストのデュアルモーダル性:ビジュアルおよびテキスト生成事前学習
• Authors: Yekun Chai, Qingyi Liu, Jingwu Xiao, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hua Wu,
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像としてレンダリングされた4億以上の文書のコーパスを事前学習する,画素ベースの自動回帰言語モデルのための新しい事前学習フレームワークを提案する。 本手法は,次のパッチ予測による視覚データと,次のトークン予測によるテキストデータの両方を分類ヘッドで処理する,二重モードトレーニング方式を特徴とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.82610192457444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Harnessing visual texts represents a burgeoning frontier in the evolution of language modeling. In this paper, we introduce a novel pre-training framework for a suite of pixel-based autoregressive language models, pre-training on a corpus of over 400 million documents rendered as RGB images. Our approach is characterized by a dual-modality training regimen, engaging both visual data through next patch prediction with a regression head and textual data via next token prediction with a classification head. This study is particularly focused on investigating the synergistic interplay between visual and textual modalities of language. Our comprehensive evaluation across a diverse array of benchmarks reveals that the confluence of visual and textual data substantially augments the efficacy of pixel-based language models. Notably, our findings show that a unidirectional pixel-based model, devoid of textual data during training, can match the performance levels of advanced bidirectional pixel-based models on various language understanding benchmarks. This work highlights the considerable untapped potential of integrating visual and textual information for language modeling purposes. We will release our code, data, and checkpoints to inspire further research advancement.
• Abstract（参考訳）: 視覚テキストのハーネス化は、言語モデリングの進化における華やかなフロンティアを表している。 本稿では,RGB画像としてレンダリングされた4億以上の文書のコーパスを事前学習する,画素ベースの自動回帰言語モデルのための新しい事前学習フレームワークを提案する。 本手法は,次のパッチ予測による視覚データと,次のトークン予測によるテキストデータの両方を分類ヘッドで処理する,二重モードトレーニング方式を特徴とする。 本研究は,言語における視覚的・テキスト的モダリティの相乗的相互作用について検討することに焦点を当てた。 様々なベンチマークを総合的に比較した結果,視覚的およびテキスト的データの合流は,画素ベース言語モデルの有効性を著しく向上させることが明らかとなった。 特に,学習中のテキストデータがない一方向画素ベースモデルでは,様々な言語理解ベンチマークにおいて,高度な双方向画素ベースモデルの性能レベルが一致できることが示唆された。 この研究は、言語モデリングの目的のために視覚情報とテキスト情報を統合するという、未解決の可能性を浮き彫りにしている。 コード、データ、チェックポイントを公開して、さらなる研究の進展を促します。

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