論文の概要: LIVE: Learnable In-Context Vector for Visual Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13185v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 04:13:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:23:20.551478
- Title: LIVE: Learnable In-Context Vector for Visual Question Answering
- Title（参考訳）: LIVE:ビジュアル質問応答のための学習可能なインコンテキストベクトル
- Authors: Yingzhe Peng, Chenduo Hao, Xinting Hu, Jiawei Peng, Xin Geng, Xu Yang,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)において新たな能力を示しており、いくつかのインコンテキスト・デモ(ICD)をコンテキストとしてプレフィックスすることで、言語タスクの解決を可能にしている。
ICLの適用は通常、2つの大きな課題に直面している。1) より多くのICDを使用すると、推論時間が大きく増加し、2) 性能はICDの選択に敏感になる。
タスク情報を抽出するために、 underlinetextbfLearnable underlinetextbfIn-Context underlinetextbfVector (LIVE)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.89141789981325
- License:
- Abstract: As language models continue to scale, Large Language Models (LLMs) have exhibited emerging capabilities in In-Context Learning (ICL), enabling them to solve language tasks by prefixing a few in-context demonstrations (ICDs) as context. Inspired by these advancements, researchers have extended these techniques to develop Large Multimodal Models (LMMs) with ICL capabilities. However, applying ICL usually faces two major challenges: 1) using more ICDs will largely increase the inference time and 2) the performance is sensitive to the selection of ICDs. These challenges are further exacerbated in LMMs due to the integration of multiple data types and the combinational complexity of multimodal ICDs. Recently, to address these challenges, some NLP studies introduce non-learnable In-Context Vectors (ICVs) which extract useful task information from ICDs into a single vector and then insert it into the LLM to help solve the corresponding task. However, although useful in simple NLP tasks, these non-learnable methods fail to handle complex multimodal tasks like Visual Question Answering (VQA). In this study, we propose \underline{\textbf{L}}earnable \underline{\textbf{I}}n-Context \underline{\textbf{Ve}}ctor (LIVE) to distill essential task information from demonstrations, improving ICL performance in LMMs. Experiments show that LIVE can significantly reduce computational costs while enhancing accuracy in VQA tasks compared to traditional ICL and other non-learnable ICV methods. The code is available at \url{https://github.com/ForJadeForest/LIVE-Learnable-In-Context-Vector}.
- Abstract（参考訳）: 言語モデルが拡大を続けるにつれて、LLM(Large Language Models)は、インコンテキストラーニング(ICL)において新たな能力を示し、いくつかのインコンテキストデモ(ICD)をコンテキストとしてプレフィックスすることで、言語タスクの解決を可能にした。
これらの進歩に触発されて、研究者はこれらの技術を拡張し、ICL機能を備えたLMM(Large Multimodal Models)を開発した。
しかし、ICLの適用は通常、2つの大きな課題に直面します。
1) より多くのICDを使用すると、推論時間が大幅に増加する。
2) 性能はICDの選択に敏感である。
これらの課題は、複数のデータ型の統合とマルチモーダルIDDの組合せ複雑さにより、LMMにおいてさらに悪化している。
近年、これらの課題に対処するため、NLP研究ではICDから有用なタスク情報を1つのベクトルに抽出し、それに対応するタスクをLLMに挿入する非学習型In-Context Vectors (ICVs)を導入している。
しかし、単純なNLPタスクでは有用であるが、これらの非学習可能なメソッドはVisual Question Answering (VQA)のような複雑なマルチモーダルタスクを処理できない。
本研究では、実演から必須タスク情報を抽出し、LMMにおけるICL性能を向上させるために、所要のタスク情報を抽出するために、 \underline{\textbf{L}}earnable \underline{\textbf{I}}n-Context \underline{\textbf{Ve}}ctor (LIVE)を提案する。
実験の結果,従来のICLや他の非学習可能なICV手法と比較して,VQAタスクの精度を向上しながら,計算コストを大幅に削減できることがわかった。
コードは \url{https://github.com/ForJadeForest/LIVE-Learnable-In-Context-Vector} で公開されている。
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