論文の概要: Needle: A Generative-AI Powered Monte Carlo Method for Answering Complex Natural Language Queries on Multi-modal Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00639v1
- Date: Sun, 01 Dec 2024 01:36:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 21:11:22.078836
- Title: Needle: A Generative-AI Powered Monte Carlo Method for Answering Complex Natural Language Queries on Multi-modal Data
- Title（参考訳）: Needle:マルチモーダルデータを用いた複雑な自然言語クエリに対する生成AI駆動モンテカルロ法
- Authors: Mahdi Erfanian, Mohsen Dehghankar, Abolfazl Asudeh,
- Abstract要約: マルチモーダルデータはしばしば、その中にエンコードされたリッチな情報を適切にキャプチャする詳細な記述を見逃す。
これにより、複雑な自然言語クエリに答えることが、これらのドメインにおいて大きな課題となる。
既存の文献は、自然言語と画像で共同で訓練されたベクトル表現による画像データのこの課題に対処している。
本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)を用いたモンテカルロ方式を導入することにより,この問題に対処するための一歩を踏み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.779871128906787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Multi-modal data, such as image data sets, often miss the detailed descriptions that properly capture the rich information encoded in them. This makes answering complex natural language queries a major challenge in these domains. In particular, unlike the traditional nearest-neighbor search, where the tuples and the query are modeled as points in a data cube, the query and the tuples are of different natures, making the traditional query answering solutions not directly applicable for such settings. Existing literature addresses this challenge for image data through vector representations jointly trained on natural language and images. This technique, however, underperforms for complex queries due to various reasons. This paper takes a step towards addressing this challenge by introducing a Generative-AI (GenAI) powered Monte Carlo method that utilizes foundation models to generate synthetic samples that capture the complexity of the natural language query and transform it to the same space of the multi-modal data. Following this method, we develop a system for image data retrieval and propose practical solutions that enable leveraging future advancements in GenAI and vector representations for improving our system's performance. Our comprehensive experiments on various benchmark datasets verify that our system significantly outperforms state-of-the-art techniques.
- Abstract（参考訳）: 画像データセットのようなマルチモーダルデータはしばしば、その中にエンコードされたリッチな情報を適切にキャプチャする詳細な記述を見逃す。
これにより、複雑な自然言語クエリに答えることが、これらのドメインにおいて大きな課題となる。
特に、タプルとクエリがデータキューブのポイントとしてモデル化される従来の最寄りの検索とは異なり、クエリとタプルは性質が異なるため、従来のクエリ応答ソリューションはそのような設定に直接適用できない。
既存の文献は、自然言語と画像で共同で訓練されたベクトル表現による画像データのこの課題に対処している。
しかし、この手法は様々な理由で複雑なクエリでは性能が劣る。
本稿では,ジェネレーティブAI(GenAI)を利用したモンテカルロ法を導入して,自然言語クエリの複雑さを捉え,マルチモーダルデータの同じ空間に変換する合成サンプルを生成する。
そこで本研究では, 画像データ検索システムを開発し, GenAIの今後の進歩とベクター表現の活用により, システムの性能向上を実現するための実用的なソリューションを提案する。
様々なベンチマークデータセットに関する包括的な実験により、我々のシステムが最先端技術を大幅に上回っていることが確認された。
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