論文の概要: MiniVLN: Efficient Vision-and-Language Navigation by Progressive Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18800v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 14:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 11:53:50.425402
• Title: MiniVLN: Efficient Vision-and-Language Navigation by Progressive Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: MiniVLN:進歩的知識蒸留による効率的な視覚・言語ナビゲーション
• Authors: Junyou Zhu, Yanyuan Qiao, Siqi Zhang, Xingjian He, Qi Wu, Jing Liu,
• Abstract要約: VLN(Vision-and-Language Navigation)は、Embodied AIのコアタスクである。 本稿では,2段階の知識蒸留フレームワークを導入し,学生モデルMiniVLNについて述べる。 その結果,2段階蒸留法は,教師モデルと学生モデルのパフォーマンスギャップを狭めるのに有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.27883003990266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) has advanced rapidly, yet the increasing size of models conflicts with the limited computational capabilities of Embodied AI platforms. To address this challenge, we aim to achieve both high model performance and practical deployability. Specifically, we focus on Vision-and-Language Navigation (VLN), a core task in Embodied AI. This paper introduces a two-stage knowledge distillation framework, producing a student model, MiniVLN, and showcasing the significant potential of distillation techniques in developing lightweight models. The proposed method aims to capture fine-grained knowledge during the pretraining phase and navigation-specific knowledge during the fine-tuning phase. Our findings indicate that the two-stage distillation approach is more effective in narrowing the performance gap between the teacher model and the student model compared to single-stage distillation. On the public R2R and REVERIE benchmarks, MiniVLN achieves performance on par with the teacher model while having only about 12% of the teacher model's parameter count.
• Abstract（参考訳）: 近年、Embodied AI(Embodied AI)は急速に進歩しているが、モデルのサイズが大きくなるにつれて、Embodied AIプラットフォームの限られた計算能力と矛盾している。 この課題に対処するため、我々は高モデル性能と実用的なデプロイ可能性の両方を達成することを目指している。 具体的には、Embodied AIのコアタスクであるVision-and-Language Navigation(VLN)に焦点を当てる。 本稿では,2段階の知識蒸留フレームワークを導入し,学生モデルMiniVLNを作成し,軽量モデル開発における蒸留技術の可能性を示す。 提案手法は,事前学習段階における微粒な知識と微粒な学習段階における航法固有の知識を捉えることを目的としている。 その結果, 2段階蒸留法は, 単段階蒸留法と比較して, 教師モデルと生徒モデルのパフォーマンスギャップを狭めるのに有効であることが示唆された。 公開R2RとREVERIEベンチマークでは、MiniVLNは教師モデルのパラメータの約12%しか持たず、教師モデルと同等のパフォーマンスを達成する。

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