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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04997v4
• Date: Wed, 07 May 2025 16:51:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 14:59:11.700887
• 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, Chunyu Wang, Xiyang Dai, Dongdong Chen, Chong Luo, Lili Qiu,
• Abstract要約: この研究は、大規模言語モデル(LLM)がCLIPの機能をどのように強化するか、特により長く複雑なイメージキャプションを処理するために検討する。 キャプション・トゥ・キャプション・トゥ・キャプション・トゥ・コントラスト・ファインチューニング・フレームワークを導入し,LLM出力の識別品質を大幅に向上させた。 提案手法はLoRA法よりも優れ,より優れた性能で4倍近い高速トレーニングを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.02635550088546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: CLIP is a foundational multimodal model that aligns image and text features into a shared representation space via contrastive learning on large-scale image-text pairs. Its effectiveness primarily stems from the use of natural language as rich supervision. Motivated by the remarkable advancements in large language models (LLMs), this work explores how LLMs' superior text understanding and extensive open-world knowledge can enhance CLIP's capability, especially for processing longer and more complex image captions. We propose an efficient post-training strategy that integrates LLMs into pretrained CLIP. To address the challenge posed by the autoregressive nature of LLMs, we introduce a caption-to-caption contrastive fine-tuning framework, significantly enhancing the discriminative quality of LLM outputs. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms LoRA-based methods, achieving nearly fourfold faster training with superior performance. Furthermore, we validate substantial improvements over state-of-the-art models such as CLIP, EVA02, and SigLip2 across various zero-shot multimodal retrieval tasks, cross-lingual retrieval tasks, and multimodal language model pretraining.
• 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コントラスト学習を通じて共有表現空間に整列する基礎的なマルチモーダルモデルである。 その効果は主に、リッチ・インフォメーションとしての自然言語の使用に起因している。 大規模言語モデル(LLMs)の顕著な進歩により、LLMの優れたテキスト理解と広範なオープンワールド知識がCLIPの機能、特により長く複雑な画像キャプションを処理するためにどのようにCLIPの能力を向上するかを探求する。 本稿では,LLMを事前学習したCLIPに組み込む効率的なポストトレーニング戦略を提案する。 LLMの自己回帰性に起因する課題に対処するために,LLM出力の識別品質を著しく向上させる,キャプション・トゥ・キャプション・トゥ・キャプション・コントラスト・ファインタニング・フレームワークを導入する。 大規模な実験により、我々の手法はLoRAベースの手法よりも優れており、より優れた性能でほぼ4倍高速なトレーニングが達成されている。 さらに,CLIP,EVA02,SigLip2といった最先端モデルに対して,さまざまなゼロショットマルチモーダル検索タスク,言語横断検索タスク,マルチモーダル言語モデルの事前学習において,大幅な改善が得られた。

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