論文の概要: Natural Language Inference Improves Compositionality in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22315v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 17:54:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:30.622685
• Title: Natural Language Inference Improves Compositionality in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 自然言語推論は視覚言語モデルにおける構成性を改善する
• Authors: Paola Cascante-Bonilla, Yu Hou, Yang Trista Cao, Hal Daumé III, Rachel Rudinger,
• Abstract要約: 所与の前提から細部と矛盾を生じさせる原則的アプローチを提案する。 CECEは、その中核的な意味を維持しながら、語彙的に多様な文を生成する。 我々は、追加の微調整を必要とせず、従来の方法よりも大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.71815423077561
• License:
• Abstract: Compositional reasoning in Vision-Language Models (VLMs) remains challenging as these models often struggle to relate objects, attributes, and spatial relationships. Recent methods aim to address these limitations by relying on the semantics of the textual description, using Large Language Models (LLMs) to break them down into subsets of questions and answers. However, these methods primarily operate on the surface level, failing to incorporate deeper lexical understanding while introducing incorrect assumptions generated by the LLM. In response to these issues, we present Caption Expansion with Contradictions and Entailments (CECE), a principled approach that leverages Natural Language Inference (NLI) to generate entailments and contradictions from a given premise. CECE produces lexically diverse sentences while maintaining their core meaning. Through extensive experiments, we show that CECE enhances interpretability and reduces overreliance on biased or superficial features. By balancing CECE along the original premise, we achieve significant improvements over previous methods without requiring additional fine-tuning, producing state-of-the-art results on benchmarks that score agreement with human judgments for image-text alignment, and achieving an increase in performance on Winoground of +19.2% (group score) and +12.9% on EqBen (group score) over the best prior work (finetuned with targeted data).
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の構成的推論は、これらのモデルがオブジェクト、属性、空間的関係を関連付けるのにしばしば苦労するため、依然として困難である。 近年の手法は,テキスト記述のセマンティクスに頼り,Large Language Models (LLM) を用いて質問や回答のサブセットに分解することで,これらの制限に対処することを目指している。 しかし、これらの手法は主に表面レベルで動作し、LLMによって生成された誤った仮定を導入しながら、より深い語彙理解を組み込むことができなかった。 これらの問題に対応するために,我々は,自然言語推論(NLI)を活用する原理的アプローチであるCECE(Caption Expansion with Contradictions and Entailments)を提案する。 CECEは、その中核的な意味を維持しながら、語彙的に多様な文を生成する。 広範囲にわたる実験により,CECEは解釈可能性を高め,偏見的特徴や表面的特徴に対する過度な信頼を低下させることが示された。 CECEを元の前提に沿ってバランスさせることにより、より詳細な微調整を必要とせず、画像テキストアライメントのための人間の判断と一致したベンチマークで最先端の結果を生成し、最高の先行作業(ターゲットデータで微調整された)に対して、+19.2%(グループスコア)と+12.9%(グループスコア)のWinogroundのパフォーマンス向上を達成することなく、従来の方法よりも大幅に改善した。

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