論文の概要: KKLIP: Knowledge Distillation Exploiting K-means Clustering for Language-Image Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03513v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 17:56:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:10:23.664334
• Title: KKLIP: Knowledge Distillation Exploiting K-means Clustering for Language-Image Pre-Training
• Title（参考訳）: KKLIP:言語画像事前学習のためのK平均クラスタリングのための知識蒸留爆発
• Authors: Kuei-Chun Kao,
• Abstract要約: 本稿では,CLIPの品質向上を目的とした新しいアプローチであるKKLIPを紹介する。 本手法は, テキスト埋め込み蒸留, 概念学習, コントラスト学習の3つの目的からなる。 実験の結果,KKLIPはテキストエンコーダと画像エンコーダの両方の品質を向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8974383702601351
• License:
• Abstract: Recently, CLIP has emerged as a valuable model for aligning image and text information in multi-modal scenarios. However, researchers have observed limitations in the ability of CLIP's text and image encoders to extract detailed knowledge from caption-image pairs. In response, this paper introduces KKLIP, a novel approach designed to enhance the quality of CLIP by incorporating a new knowledge distillation (KD) method derived from Llama 2. Our method comprises three objectives: Text Embedding Distillation, Concept Learning, and Contrastive Learning. Firstly, Text Embedding Distillation involves training the KKLIP text encoder to emulate the teacher model, Llama 2. Secondly, Concept Learning assigns a soft concept label to each caption-image pair through offline k-means clustering of text information from Llama 2, allowing KKLIP to learn from these soft concept labels. Finally, Contrastive Learning harmonizes text and image embeddings. Our experimental results demonstrate that KKLIP enhances the quality of both text and image encoders.
• Abstract（参考訳）: 近年、CLIPは、画像とテキスト情報をマルチモーダルシナリオで整列するための貴重なモデルとして登場した。 しかし、研究者はCLIPのテキストと画像エンコーダがキャプションとイメージのペアから詳細な知識を抽出する能力に制限があることを発見した。 そこで本研究では,Llama 2から派生した新しい知識蒸留(KD)手法を取り入れて,CLIPの品質向上を目指した新しい手法であるKKLIPを提案する。 本手法は, テキスト埋め込み蒸留, 概念学習, コントラスト学習の3つの目的からなる。 まず、テキスト埋め込み蒸留は、教師モデルであるLlama 2をエミュレートするためにKKLIPテキストエンコーダを訓練する。 次に、概念学習は、Llama 2からのテキスト情報のオフラインk平均クラスタリングを通じて、各字幕イメージペアにソフトコンセプトラベルを割り当て、KKLIPがこれらのソフトコンセプトラベルから学習できるようにする。 最後に、Contrastive Learningはテキストと画像の埋め込みを調和させる。 実験の結果,KKLIPはテキストエンコーダと画像エンコーダの両方の品質を向上させることがわかった。

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