論文の概要: Autoregressive Pre-Training on Pixels and Texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10710v3
• Date: Thu, 03 Oct 2024 17:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-04 17:52:53.702966
• Title: Autoregressive Pre-Training on Pixels and Texts
• Title（参考訳）: 画像とテキストの自己回帰事前学習
• Authors: Yekun Chai, Qingyi Liu, Jingwu Xiao, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hua Wu,
• Abstract要約: 文書画像とテキストの両方で事前学習された自己回帰フレームワークを用いて、視覚的・テキスト的両言語の二重モードについて検討する。 本手法はマルチモーダル・トレーニング・ストラテジーを用いて,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回帰ヘッドおよび/またはテキストデータを利用する。 視覚データのみを訓練した一方向画素モデルでは,複数の言語理解タスクにおける最先端の双方向モデルに匹敵する結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.82610192457444
• License:
• Abstract: The integration of visual and textual information represents a promising direction in the advancement of language models. In this paper, we explore the dual modality of language--both visual and textual--within an autoregressive framework, pre-trained on both document images and texts. Our method employs a multimodal training strategy, utilizing visual data through next patch prediction with a regression head and/or textual data through next token prediction with a classification head. We focus on understanding the interaction between these two modalities and their combined impact on model performance. Our extensive evaluation across a wide range of benchmarks shows that incorporating both visual and textual data significantly improves the performance of pixel-based language models. Remarkably, we find that a unidirectional pixel-based model trained solely on visual data can achieve comparable results to state-of-the-art bidirectional models on several language understanding tasks. This work uncovers the untapped potential of integrating visual and textual modalities for more effective language modeling. We release our code, data, and model checkpoints at \url{https://github.com/ernie-research/pixelgpt}.
• Abstract（参考訳）: 視覚情報とテキスト情報の統合は、言語モデルの進歩における有望な方向性を示す。 本稿では,文書画像とテキストの両方で事前学習された自己回帰型フレームワークを用いて,視覚的・テキスト的両言語の二重モーダル性について検討する。 本手法はマルチモーダル・トレーニング・ストラテジーを用いて,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回帰ヘッドおよび/またはテキストデータを利用する。 これら2つのモダリティ間の相互作用と、それらがモデルパフォーマンスに与える影響を理解することに集中する。 広範に評価した結果,画像データとテキストデータを併用することで,画素ベース言語モデルの性能が大幅に向上することがわかった。 注目すべきは、視覚データのみを訓練した一方向画素ベースモデルが、複数の言語理解タスクにおける最先端の双方向モデルに匹敵する結果が得られることだ。 この研究は、より効果的な言語モデリングのために視覚とテキストのモダリティを統合する未解決の可能性を明らかにする。 コード、データ、モデルチェックポイントを \url{https://github.com/ernie-research/pixelgpt} でリリースします。

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