テキストのみのプロント学習によるビジョン言語モデルの新しいアプローチ

目次

1. はじめに
2. 研究の背景
3. チュートリアル
   1. プロンプト学習の方法
   2. プロンプト構築の方法
4. 実験結果
   1. テキストのみの教師あり設定
   2. ベースクラスからの転送学習設定
   3. データセット間の転送設定
   4. ドメインジェネラリゼーションの設定
5. 応用事例
   1. マッピングネットワークの選択の効果
   2. テキストデータの種類の影響
   3. 損失関数の選択の影響
6. 結論
7. 詳細な引用とリンク
8. よくある質問

Protext: ビジョン言語モデルのテキストのみのプロンプト学習

はじめに

こんにちは皆さん、本日は私たちの特別なゲストスピーカー、Mohammad uz K uzさんが参加してくれて嬉しいです。彼は最近、MBUI（ムハンマドビンザイドAI大学）でコンピュータビジョンの修士課程を修了し、Dr. Salman KhanとDr. Fahad Khanの指導のもとで研究を行いました。今日のトークでは、彼の最新の研究成果である「テキストのみのプロンプト学習によるビジョン言語モデルの学習」についてプレゼンテーションしていただきます。では、時間を無駄にせずに、Mohammad uz K uzさん、よろしくお願いします。

研究の背景

現代では、Foundationモデルがあらゆる所に存在しています。我々はこの時代を「Foundationモデルの時代」と呼ぶことができます。これらのFoundationモデルは通常、大量のデータコーパスで事前訓練されます。このデータは通常、インターネットから取得されます。これらのFoundationモデルを利用するためには、自己教師訓練目的を使用します。最も一般的な教師信号としてはコントラストベースの損失関数や次のトークンの予測などがあります。

チュートリアル

プロンプト学習の方法

プロンプト学習は、手動で設計されたプロンプトを使用せずに、連続ベクトルとしてプロンプトを扱う方法です。具体的には、与えられたテンプレートをより詳細なキャプションに変換するマッピング関数を学習します。このマッピング関数は、訓練されたプロンプトを使用して、テキストの特徴ベクトルを最適化するために用いられます。具体的な学習手法としては、プロンプト学習、アダプター、またはLURAなどがありますが、実験結果からプロンプト学習が最も良い結果を示したことがわかりました。

プロンプト構築の方法

プロンプト構築では、単一のテンプレートではなく、複数のテンプレートを使用します。これにより、テスト画像に可能性があるあらゆる内容をカバーすることができます。例えば、個々のクラスに対して、彫刻の写真、明るい写真、絵画などのさまざまなテンプレートを用意します。複数のテンプレートの組み合わせによる結果の改善が実験で示されています。また、大規模言語モデルから生成されたキャプションを使用する方法もあり、こちらも結果の改善が見られました。

実験結果

テキストのみの教師あり設定

まず最初に、テキストのみの教師あり設定での実験結果を見てみましょう。これは、異なるテキストデータセットを使用してプロトックスをトレーニングし、他の手法と比較した結果です。具体的には、クリップモデルとベースラインの手法であるカップと比較し、プロトックスが最も良い結果を示しました。これは、学習ベースのアプローチによる改善を示しています。

ベースクラスからの転送学習設定

次に、ベースクラスからの転送学習の設定での実験結果を見てみましょう。ここでは、ベースクラスとノーマルクラスにデータセットを分割し、ベースクラスのトレーニングデータを使用してモデルをトレーニングし、ノーマルクラスのテストセットで評価しています。プロトックスは、ノーマルクラスでの性能向上を示し、カップと比較して約2%の改善となりました。

データセット間の転送設定

次に、データセット間の転送設定での実験結果を見てみましょう。ここでは、プロトックスをイメージネットデータセットでトレーニングし、他の10のデータセットで評価しています。プロトックスは、他の手法と比較して最も高い平均精度を示し、イメージベースの手法をも上回る結果となりました。この結果から、テキストのみのアプローチがイメージを使用するアプローチに対して競争力を持つことが示されています。

ドメインジェネラリゼーションの設定

最後に、ドメインジェネラリゼーションの設定での実験結果を見てみましょう。ここでは、プロトックスをイメージネットデータセットでトレーニングし、異なる分布のデータセットで評価しています。プロトックスは、ゼロショットとプロンプト構築の手法、およびビジュアルサンプルを使用する手法よりも改善を示しています。

応用事例

プロトックスの応用事例についても見てみましょう。

マッピングネットワークの選択の効果

まずは、マッピングネットワークの選択に関する結果です。様々なマッピングネットワークを検討しましたが、プロンプト学習が最も良い結果を示しました。

テキストデータの種類の影響

次に、テキストデータの種類が性能に与える影響についての結果です。実験結果から、GPT3のデータが最も良い性能を示すことがわかりました。

損失関数の選択の影響

最後に、損失関数の選択が性能に与える影響についてです。平均二乗誤差損失関数が最も良い結果を示しました。

結論

プロトックスは、テキストのみのデータを使用してビジョン言語モデルを学習する新しいアプローチです。その特徴は、プロンプトの学習をテキストデータに限定して行うことで、画像の使用を必要としません。また、学習されたプロントのコンテキストは、未知のクラスやデータセットにも転用できるため、既存のベースライン手法と比較して改善が見られます。結果は、様々なベンチマークでプロトックスの性能向上を示しており、テキストのみのアプローチが有望であることを示しています。

引用とリンクの詳細については、論文とコードにアクセスしてください。また、よくある質問についてもまとめています。

よくある質問

1. このアプローチはクラスに依存しないですか？

   • はい、このアプローチはクラスに依存しません。プロントの学習は特定のシーンクラスに適用されますが、学習されたプロンプトは他のクラスにも転用可能です。

2. プロンプト学習とプロンプト構築の違いは何ですか？

   • プロント学習は、クラスのコンテキストを最適化するためにプロンプトを使用します。対して、プロンプト構築は複数のテンプレートを使用してコンテキストを強化します。

3. オープンソースの言語モデルとの比較はありますか？

   • はい、いくつかのオープンソースの言語モデル（例：Mixr）と比較しましたが、結果はGPT3に劣っていました。

4. プロトックスのデモはありますか？

   • 現在、ハギングフェイスでのデモはありませんが、今後検討しています。

5. テキストエンコーダの学習の範囲はどこですか？

   • 学習されるパラメータは、テキストエンコーダの最初のレイヤーにのみ適用されます。

以上です。ご質問があればお気軽にどうぞ。