論文の概要: ARPA: A Novel Hybrid Model for Advancing Visual Word Disambiguation Using Large Language Models and Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06040v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 10:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 13:23:51.980187
- Title: ARPA: A Novel Hybrid Model for Advancing Visual Word Disambiguation Using Large Language Models and Transformers
- Title（参考訳）: ARPA:大規模言語モデルとトランスフォーマーを用いた視覚的単語の曖昧性向上のためのハイブリッドモデル
- Authors: Aristi Papastavrou, Maria Lymperaiou, Giorgos Stamou,
- Abstract要約: 変換器の高度な特徴抽出機能を備えた大規模言語モデルの非並列的文脈理解を融合したアーキテクチャであるARPAを提案する。
ARPAの導入は、視覚的単語の曖昧さにおいて重要なマイルストーンであり、魅力的なソリューションを提供する。
我々は研究者や実践者たちに、このようなハイブリッドモデルが人工知能の先例のない進歩を後押しする未来を想像して、我々のモデルの能力を探求するよう依頼する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6541870997607049
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving fields of natural language processing and computer vision, Visual Word Sense Disambiguation (VWSD) stands as a critical, yet challenging task. The quest for models that can seamlessly integrate and interpret multimodal data is more pressing than ever. Imagine a system that can understand language with the depth and nuance of human cognition, while simultaneously interpreting the rich visual context of the world around it. We present ARPA, an architecture that fuses the unparalleled contextual understanding of large language models with the advanced feature extraction capabilities of transformers, which then pass through a custom Graph Neural Network (GNN) layer to learn intricate relationships and subtle nuances within the data. This innovative architecture not only sets a new benchmark in visual word disambiguation but also introduces a versatile framework poised to transform how linguistic and visual data interact by harnessing the synergistic strengths of its components, ensuring robust performance even in the most complex disambiguation scenarios. Through a series of experiments and comparative analysis, we reveal the substantial advantages of our model, underscoring its potential to redefine standards in the field. Beyond its architectural prowess, our architecture excels through experimental enrichments, including sophisticated data augmentation and multi-modal training techniques. ARPA's introduction marks a significant milestone in visual word disambiguation, offering a compelling solution that bridges the gap between linguistic and visual modalities. We invite researchers and practitioners to explore the capabilities of our model, envisioning a future where such hybrid models drive unprecedented advancements in artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理とコンピュータビジョンの急速に発展する分野において、Visual Word Sense Disambiguation (VWSD) は批判的だが難しい課題である。
シームレスに統合し、マルチモーダルデータを解釈できるモデルの探求は、これまで以上に迫っている。
人間の認識の深さとニュアンスで言語を理解することができるシステムを想像してみてほしい。
変換器の高度な特徴抽出機能を備えた大規模言語モデルの非並列的文脈理解を融合したアーキテクチャであるARPAを、独自のグラフニューラルネットワーク(GNN)層を通過して、データ内の複雑な関係や微妙なニュアンスを学習する。
この革新的なアーキテクチャは、視覚的単語の曖昧さの新しいベンチマークを設定するだけでなく、コンポーネントの相乗的強みを活用し、最も複雑な曖昧さのシナリオにおいても堅牢なパフォーマンスを確保することによって、言語的および視覚的データの相互作用を変革する万能なフレームワークも導入している。
一連の実験と比較分析を通じて、我々のモデルの実質的な利点を明らかにし、この分野における標準を再定義する可能性を明らかにする。
私たちのアーキテクチャは、そのアーキテクチャだけでなく、高度なデータ拡張やマルチモーダルトレーニング技術など、実験的な拡張を通じて優れています。
ARPAの導入は、言語と視覚のモダリティのギャップを埋める魅力的なソリューションを提供する、視覚的な単語の曖昧さにおいて重要なマイルストーンとなる。
我々は研究者や実践者たちに、このようなハイブリッドモデルが人工知能の先例のない進歩を後押しする未来を想像して、我々のモデルの能力を探求するよう依頼する。
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