論文の概要: Memory-Space Visual Prompting for Efficient Vision-Language Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05615v1
• Date: Thu, 9 May 2024 08:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 13:52:35.658880
• Title: Memory-Space Visual Prompting for Efficient Vision-Language Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 高能率ビジョンランゲージファインチューニングのためのメモリ空間ビジュアルプロンプティング
• Authors: Shibo Jie, Yehui Tang, Ning Ding, Zhi-Hong Deng, Kai Han, Yunhe Wang,
• Abstract要約: 大規模視覚言語(VL)モデルを効率的に構築するための現在のソリューションは、2段階のパラダイムに従う。 視覚情報に関連するタスクに対処する際の言語モデルを容易にする追加知識として視覚的プロンプトを考察する。 本稿では,視覚的知識注入のためのFFNの重み付けにより視覚的プロンプトを記憶する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.13366859237086
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Current solutions for efficiently constructing large vision-language (VL) models follow a two-step paradigm: projecting the output of pre-trained vision encoders to the input space of pre-trained language models as visual prompts; and then transferring the models to downstream VL tasks via end-to-end parameter-efficient fine-tuning (PEFT). However, this paradigm still exhibits inefficiency since it significantly increases the input length of the language models. In this paper, in contrast to integrating visual prompts into inputs, we regard visual prompts as additional knowledge that facilitates language models in addressing tasks associated with visual information. Motivated by the finding that Feed-Forward Network (FFN) of language models acts as "key-value memory", we introduce a novel approach termed memory-space visual prompting (MemVP), wherein visual prompts are concatenated with the weights of FFN for visual knowledge injection. Experimental results across various VL tasks and language models reveal that MemVP significantly reduces the training time and inference latency of the finetuned VL models and surpasses the performance of previous PEFT methods. Code: https://github.com/JieShibo/MemVP
• Abstract（参考訳）: 事前学習されたビジョンエンコーダの出力を、事前学習された言語モデルの入力空間に視覚的プロンプトとして投影し、その後、エンド・ツー・エンドのパラメータ・エフェクト・ファインタニング(PEFT)を介して、下流のVLタスクにモデルを転送する。 しかし、このパラダイムは言語モデルの入力長を著しく増加させるため、依然として非効率である。 本稿では,視覚的プロンプトを入力に組み込むのに対し,視覚的プロンプトを視覚情報に関連するタスクに対処する際の言語モデルを容易にする追加知識とみなす。 言語モデルのFeed-Forward Network(FFN)が"key-value memory"(キーバリューメモリ)として機能していることに触発され、視覚的インプロンプトとFFNの重みを結合したメモリ空間視覚プロンプト(MemVP)と呼ばれる新しいアプローチを導入する。 様々なVLタスクや言語モデルに対する実験結果から、MemVPは微調整されたVLモデルのトレーニング時間と推論遅延を著しく低減し、従来のPEFTメソッドのパフォーマンスをはるかに上回ることがわかった。 コード:https://github.com/JieShibo/MemVP

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