論文の概要: LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlocks Richer Visual Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04997v3
• Date: Tue, 26 Nov 2024 18:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:32:37.470015
• Title: LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlocks Richer Visual Representation
• Title（参考訳）: LLM2CLIP: よりリッチなビジュアル表現をアンロックする強力な言語モデル
• 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: この作業では、大規模な言語モデルと事前訓練されたCLIPビジュアルエンコーダを統合する、微調整のアプローチを導入している。 LLMの自己回帰的性質の課題に対処するために,キャプション・トゥ・キャプション・トゥ・キャプション・トゥ・コントラッシブ・ラーニング・フレームワークを提案する。 提案手法は,様々な下流タスクにおいて,大幅な性能向上を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.02145113467427
• License:
• Abstract: CLIP is a foundational multimodal model that aligns image and text features into a shared space using contrastive learning on large-scale image-text pairs. Its strength lies in leveraging natural language as a rich supervisory signal. With the rapid progress of large language models (LLMs), we explore their potential to further enhance CLIP's multimodal representation learning. This work introduces a fine-tuning approach that integrates LLMs with the pretrained CLIP visual encoder, leveraging LLMs' advanced text understanding and open-world knowledge to improve CLIP's ability to process long and complex captions. To address the challenge of LLMs' autoregressive nature, we propose a caption-to-caption contrastive learning framework to enhance the discriminative power of their outputs. Our method achieves substantial performance gains on various downstream tasks, demonstrating the effectiveness of combining LLMs with CLIP for enhanced multimodal learning.
• Abstract（参考訳）: CLIPは、画像とテキストの特徴を大規模な画像とテキストのペアの対照的な学習を用いて共有空間に整列する基礎的なマルチモーダルモデルである。 その強みは、自然言語を豊かな監督信号として活用することにある。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により,CLIPのマルチモーダル表現学習をさらに強化する可能性を探る。 この研究は、LLMを事前訓練されたCLIPビジュアルエンコーダと統合する微調整アプローチを導入し、LLMの高度なテキスト理解とオープンワールド知識を活用して、長く複雑なキャプションを処理するCLIPの能力を改善する。 LLMの自己回帰的性質の課題に対処するために,その出力の識別力を高めるために,キャプション・ツー・キャプション・コントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法は,LLMとCLIPを組み合わせたマルチモーダル学習の有効性を示す。

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