論文の概要: Towards Efficient Visual-Language Alignment of the Q-Former for Visual Reasoning Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09489v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 10:51:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:04:51.752370
• Title: Towards Efficient Visual-Language Alignment of the Q-Former for Visual Reasoning Tasks
• Title（参考訳）: 視覚推論タスクのためのQ-Formerの効率的な視覚言語アライメントに向けて
• Authors: Sungkyung Kim, Adam Lee, Junyoung Park, Andrew Chung, Jusang Oh, Jay-Yoon Lee,
• Abstract要約: Q-Formerにおけるパラメータ効率の良い微細チューニング(PEFT)の有効性について検討する。 Q-FormerにPEFTを適用すると、トレーニング可能なパラメータの2%未満で完全に微調整できる。 本研究は,視覚言語推論作業において,自己注意層が顕著に重要であることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.921189024320919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models have demonstrated enhanced capabilities in visual reasoning tasks by employing additional encoders for aligning different modalities. While the Q-Former has been widely used as a general encoder for aligning several modalities including image, video, audio, and 3D with large language models, previous works on its efficient training and the analysis of its individual components have been limited. In this work, we investigate the effectiveness of parameter efficient fine-tuning (PEFT) the Q-Former using InstructBLIP with visual reasoning benchmarks ScienceQA and IconQA. We observe that applying PEFT to the Q-Former achieves comparable performance to full fine-tuning using under 2% of the trainable parameters. Additionally, we employ AdaLoRA for dynamic parameter budget reallocation to examine the relative importance of the Q-Former's sublayers with 4 different benchmarks. Our findings reveal that the self-attention layers are noticeably more important in perceptual visual-language reasoning tasks, and relative importance of FFN layers depends on the complexity of visual-language patterns involved in tasks. The code is available at https://github.com/AttentionX/InstructBLIP_PEFT.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩は、異なるモダリティを整合させるエンコーダを付加することにより、視覚的推論タスクにおける機能強化を実証している。 Q-Formerは、画像、ビデオ、オーディオ、および3Dを大きな言語モデルと整合させる汎用エンコーダとして広く使われているが、これまでは、その効率的なトレーニングと個々のコンポーネントの分析が限られていた。 本研究では,視覚的推論ベンチマークScienceQA と IconQA を用いた InstructBLIP を用いたQ-Former のパラメータ効率的な微調整(PEFT)の有効性について検討する。 PEFTをQ-Formerに適用すると、トレーニング可能なパラメータの2%以下で完全な微調整に匹敵する性能が得られる。 さらに,4つの異なるベンチマークを持つQ-Formerのサブレイヤの相対的重要性を検討するために,動的パラメータ予算再配置にAdaLoRAを用いる。 本研究は,視覚言語推論タスクにおいて,自己注意層の方が顕著に重要であり,FFN層の相対的重要性は,タスクに関わる視覚言語パターンの複雑さに依存することを明らかにした。 コードはhttps://github.com/AttentionX/InstructBLIP_PEFTで公開されている。

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