論文の概要: LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlock Richer Visual Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04997v1
- Date: Thu, 07 Nov 2024 18:59:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-08 19:40:09.551797
- Title: LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlock Richer Visual Representation
- Title（参考訳）: LLM2CLIP: 強力な言語モデルでよりリッチなビジュアル表現を実現する
- Authors: Weiquan Huang, Aoqi Wu, Yifan Yang, Xufang Luo, Yuqing Yang, Liang Hu, Qi Dai, Xiyang Dai, Dongdong Chen, Chong Luo, Lili Qiu,
- Abstract要約: LLMの強いテキスト理解は、CLIPのイメージキャプション処理能力を改善することができる。
LLM2CLIPは,CLIPの可能性を解き放つために,LLMのパワーを取り入れた新しいアプローチである。
我々の実験は、このアプローチがクロスモーダルタスクを大幅に改善することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.02145113467427
- License:
- Abstract: CLIP is one of the most important multimodal foundational models today. What powers CLIP's capabilities? The rich supervision signals provided by natural language, the carrier of human knowledge, shape a powerful cross-modal representation space. However, with the rapid advancements in large language models LLMs like GPT-4 and LLaMA, the boundaries of language comprehension and generation are continually being pushed. This raises an intriguing question: can the capabilities of LLMs be harnessed to further improve multimodal representation learning? The potential benefits of incorporating LLMs into CLIP are clear. LLMs' strong textual understanding can fundamentally improve CLIP's ability to handle image captions, drastically enhancing its ability to process long and complex texts, a well-known limitation of vanilla CLIP. Moreover, LLMs are trained on a vast corpus of text, possessing open-world knowledge. This allows them to expand on caption information during training, increasing the efficiency of the learning process. In this paper, we propose LLM2CLIP, a novel approach that embraces the power of LLMs to unlock CLIP's potential. By fine-tuning the LLM in the caption space with contrastive learning, we extract its textual capabilities into the output embeddings, significantly improving the output layer's textual discriminability. We then design an efficient training process where the fine-tuned LLM acts as a powerful teacher for CLIP's visual encoder. Thanks to the LLM's presence, we can now incorporate longer and more complex captions without being restricted by vanilla CLIP's text encoder's context window and ability limitations. Our experiments demonstrate that this approach brings substantial improvements in cross-modal tasks.
- Abstract（参考訳）: CLIPは今日、最も重要なマルチモーダル基盤モデルの1つです。
CLIPの機能には何が影響しますか?
人間の知識のキャリアである自然言語によって提供されるリッチな監視信号は、強力なクロスモーダルな表現空間を形成する。
しかし, GPT-4 や LLaMA のような大規模言語モデル LLM の急速な進歩に伴い,言語理解と生成の境界線が押し続けている。
LLMの能力はマルチモーダル表現学習をさらに改善するために利用できるのか?
LLMをCLIPに組み込むことの潜在的な利点は明らかである。
LLMの強いテキスト理解は、画像キャプションを扱うCLIPの能力を根本的に改善し、バニラCLIPの有名な制限である、長く複雑なテキストを処理する能力を大幅に強化する。
さらに、LLMはオープンワールドの知識を持つ巨大なテキストコーパスで訓練されている。
これにより、トレーニング中にキャプション情報を拡張することができ、学習プロセスの効率が向上する。
本稿では,LLM2CLIPを提案する。LLM2CLIPは,CLIPの可能性を解き放つために,LLMのパワーを取り入れた新しいアプローチである。
字幕空間のLLMを対照的な学習で微調整することにより,そのテキスト機能を出力層への埋め込みに抽出し,出力層のテキスト識別性を大幅に向上させる。
次に、CLIPのビジュアルエンコーダの強力な教師として、微調整LDMが機能する効率的なトレーニングプロセスを設計する。
LLMの存在により、バニラCLIPのテキストエンコーダのコンテキストウィンドウと能力制限によって制限されることなく、より長く複雑なキャプションを組み込めるようになりました。
我々の実験は、このアプローチがクロスモーダルタスクを大幅に改善することを示した。
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