論文の概要: Self-Bootstrapped Visual-Language Model for Knowledge Selection and Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13947v3
• Date: Tue, 08 Oct 2024 07:10:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:27:46.710194
• Title: Self-Bootstrapped Visual-Language Model for Knowledge Selection and Question Answering
• Title（参考訳）: 知識選択と質問応答のための自己起動型ビジュアルランゲージモデル
• Authors: Dongze Hao, Qunbo Wang, Longteng Guo, Jie Jiang, Jing Liu,
• Abstract要約: 私たちはPassage Retrieval(DPR)を使って関連する知識を取得し、モデルが質問に答える手助けをします。 DPRは自然言語空間における検索を行うが、画像情報の総合的な取得は保証されない。 本稿では、視覚言語モデルを利用して、DPRが検索した重要な知識を選択し、質問に答える新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.183845003492964
• License:
• Abstract: While large visual-language models (LVLM) have shown promising results on traditional visual question answering benchmarks, it is still challenging for them to answer complex VQA problems which requires diverse world knowledge. Motivated by the research of retrieval-augmented generation in the field of natural language processing, we use Dense Passage Retrieval (DPR) to retrieve related knowledge to help the model answer questions. However, DPR conduct retrieving in natural language space, which may not ensure comprehensive acquisition of image information. Thus, the retrieved knowledge is not truly conducive to helping answer the question, affecting the performance of the overall system. To address this issue, we propose a novel framework that leverages the visual-language model to select the key knowledge retrieved by DPR and answer questions. The framework consists of two modules: Selector and Answerer, where both are initialized by the LVLM and parameter-efficiently finetuned by self-bootstrapping: find key knowledge in the retrieved knowledge documents using the Selector, and then use them to finetune the Answerer to predict answers; obtain the pseudo-labels of key knowledge documents based on the predictions of the Answerer and weak supervision labels, and then finetune the Selector to select key knowledge; repeat. Our framework significantly enhances the performance of the baseline on the challenging open-domain Knowledge-based VQA benchmark, OK-VQA, achieving a state-of-the-art accuracy of 62.83%. Our code is publicly available at https://github.com/haodongze/Self-KSel-QAns.
• Abstract（参考訳）: 大規模視覚言語モデル(LVLM)は、従来の視覚的質問応答ベンチマークにおいて有望な結果を示しているが、多種多様な世界知識を必要とする複雑なVQA問題に答えることは依然として困難である。 自然言語処理の分野での検索強化生成の研究に動機付けられ,Dense Passage Retrieval (DPR) を用いて関連する知識を検索し,モデルが疑問に答える手助けをする。 しかし、DPRは自然言語空間における検索を行うため、画像情報の総合的な取得は保証されない可能性がある。 したがって、検索した知識は、システム全体の性能に影響を及ぼすことなく、その質問に答えるのに役立っているわけではない。 この問題に対処するために,視覚言語モデルを利用してDPRが検索した重要な知識を選択し,質問に答える新しいフレームワークを提案する。 Selector と Answerer は2つのモジュールから構成される: Selector と Answerer は LVLM によって初期化され、自己ブートストラップによってパラメータ非効率に微調整される: Selector を使って検索した知識文書のキー知識を見つけ、Answerer を微調整して回答を予測する。 我々のフレームワークは、挑戦的なオープンドメイン知識ベースのVQAベンチマークOK-VQAのベースラインの性能を大幅に向上させ、62.83%の最先端精度を実現した。 私たちのコードはhttps://github.com/haodongze/Self-KSel-QAns.comで公開されています。

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