論文の概要: IPO: Interpretable Prompt Optimization for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15397v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 14:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:54.911076
• Title: IPO: Interpretable Prompt Optimization for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: IPO:ビジョンランゲージモデルの解釈可能なプロンプト最適化
• Authors: Yingjun Du, Wenfang Sun, Cees G. M. Snoek,
• Abstract要約: 本稿では,シンプルだが解釈可能なプロンプト(IPO)を紹介する。 IPOは大規模言語モデル(LLM)を使用してテキストプロンプトを動的に生成する。 画像記述を生成することで、視覚的内容の条件付けに大型マルチモーダルモデル(LMM)を組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.83071220530289
• License:
• Abstract: Pre-trained vision-language models like CLIP have remarkably adapted to various downstream tasks. Nonetheless, their performance heavily depends on the specificity of the input text prompts, which requires skillful prompt template engineering. Instead, current approaches to prompt optimization learn the prompts through gradient descent, where the prompts are treated as adjustable parameters. However, these methods tend to lead to overfitting of the base classes seen during training and produce prompts that are no longer understandable by humans. This paper introduces a simple but interpretable prompt optimizer (IPO), that utilizes large language models (LLMs) to generate textual prompts dynamically. We introduce a Prompt Optimization Prompt that not only guides LLMs in creating effective prompts but also stores past prompts with their performance metrics, providing rich in-context information. Additionally, we incorporate a large multimodal model (LMM) to condition on visual content by generating image descriptions, which enhance the interaction between textual and visual modalities. This allows for thae creation of dataset-specific prompts that improve generalization performance, while maintaining human comprehension. Extensive testing across 11 datasets reveals that IPO not only improves the accuracy of existing gradient-descent-based prompt learning methods but also considerably enhances the interpretability of the generated prompts. By leveraging the strengths of LLMs, our approach ensures that the prompts remain human-understandable, thereby facilitating better transparency and oversight for vision-language models.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような事前訓練された視覚言語モデルは、様々な下流タスクに著しく適応している。 それでも、それらのパフォーマンスは入力されたテキストプロンプトの特異性に大きく依存する。 代わりに、プロンプトを最適化するための現在のアプローチでは、プロンプトを調整可能なパラメータとして扱う勾配降下を通じてプロンプトを学習する。 しかし、これらの手法は訓練中に見られる基礎クラスを過度に適合させ、もはや人間には理解できないプロンプトを生み出す傾向にある。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いてテキストプロンプトを動的に生成する,シンプルだが解釈可能なプロンプトオプティマイザ(IPO)を提案する。 我々は,LLMを効果的なプロンプト作成に導くだけでなく,過去のプロンプトをパフォーマンス指標に格納し,リッチなインコンテキスト情報を提供するPrompt Optimization Promptを紹介した。 さらに、画像記述を生成することで、視覚内容の条件付けに大規模なマルチモーダルモデル(LMM)を導入し、テキストと視覚のモダリティの相互作用を強化する。 これにより、人間の理解を維持しながら、一般化性能を向上させるデータセット固有のプロンプトの作成が可能になる。 11データセットにわたる大規模なテストの結果、IPOは既存の勾配差に基づくプロンプト学習手法の精度を向上するだけでなく、生成されたプロンプトの解釈可能性を大幅に向上させる。 LLMの強みを活用することで、我々のアプローチは、プロンプトが人間に理解可能なままであることを保証する。

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