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# Informática# Visão computacional e reconhecimento de padrões

Avançando no Aprendizado de Prompt para Classificação Detalhada

Um novo framework aumenta o desempenho do modelo com dados limitados.

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Aumentando o DesempenhoAumentando o Desempenhodo Modelo emClassificaçãodo modelo com dados mínimos.Uma nova abordagem melhora a precisão
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Recentemente, tem rolado um interesse crescente em métodos que ajudam modelos grandes a entender melhor tanto imagens quanto textos, especialmente usando menos exemplos de treinamento. Esses métodos, conhecidos como técnicas de aprendizado por prompt, visam adaptar modelos pré-treinados para novas tarefas com dados mínimos. No entanto, os métodos atuais muitas vezes enfrentam dificuldades em tarefas complexas que exigem distinções detalhadas entre classes.

O Desafio

Muitas das abordagens atuais usam uma única forma de representar informações. Isso pode causar problemas em tarefas que envolvem categorias muito relacionadas. Por exemplo, diferenciar entre espécies de pássaros similares pode ser complicado se o modelo só contar com um entendimento geral. Embora alguns métodos tenham tentado criar prompts específicos para cada categoria, eles geralmente precisam de muitos exemplos rotulados para funcionar bem, o que nem sempre está disponível.

Nossa Abordagem

Para melhorar o desempenho dos modelos em tarefas de classificação detalhada, propomos uma nova estrutura que combina dois tipos de prompts: prompts de contexto geral compartilhados entre diferentes categorias e prompts específicos adaptados para cada classe. Os prompts específicos são criados usando modelos de linguagem avançados. Essa configuração de prompt duplo ajuda o modelo a aprender melhor e capturar as características únicas de diferentes categorias.

Aprendendo com Contextos Duplos

Os prompts gerais fornecem uma compreensão geral de várias categorias, enquanto os prompts específicos focam nas características únicas de cada classe. Essa combinação permite que o modelo tenha uma compreensão mais rica e melhora sua capacidade de identificar diferenças sutis. Também usamos um mecanismo de atenção compartilhada para evitar que o modelo fique muito complexo com muitos parâmetros.

Melhorando Relacionamentos com Transporte Ótimo

Para garantir que o modelo alinhe as características visuais com os prompts de texto de forma eficaz, usamos uma técnica chamada Transporte Ótimo Desbalanceado (UOT). Esse método nos permite comparar grupos de tokens visuais (representações de imagens) e prompts mesmo quando eles não se encaixam perfeitamente em números. O UOT é útil quando há características irrelevantes ou ruidosas presentes, trazendo estabilidade ao desempenho do modelo.

Aumento de Dados

Além disso, aplicamos técnicas de aumento de dados para criar variações das imagens de treinamento. Essa prática aumenta a diversidade das amostras de treinamento e ajuda o modelo a se tornar mais robusto a diferentes cenários. Alinhando essas imagens alteradas com os prompts de texto, enriquecemos ainda mais o processo de aprendizado.

Experimentos e Resultados

Testamos nossa abordagem em vários conjuntos de dados que exigem distinções finas, como identificação de plantas, veículos e animais de estimação. Os resultados mostraram que nossa estrutura de aprendizado de contexto duplo superou consistentemente os métodos existentes, mostrando melhorias significativas em precisão e confiabilidade.

Comparação com Outros Métodos

Quando comparamos nosso modelo com vários outros métodos baseados em prompts, nossos resultados foram impressionantes. Nossos prompts duplos permitiram que o modelo alcançasse altas pontuações de desempenho, especialmente em condições onde havia apenas alguns exemplos disponíveis para treinamento.

Generalização entre Classes

Também avaliamos o quão bem nosso modelo poderia se adaptar quando enfrentasse novas categorias que não faziam parte do conjunto de treinamento inicial. Nossa abordagem permitiu que o modelo generalizasse efetivamente, o que significa que ele poderia se sair bem mesmo em classes que não tinha visto antes, graças ao conhecimento fundamental estabelecido pelos prompts gerais ao lado dos prompts específicos.

Vantagens da Nossa Estrutura

  1. Flexibilidade: O sistema de prompt duplo permite que o modelo se adapte rapidamente a várias tarefas sem precisar de um retraining extenso.
  2. Eficiência: Usando prompts compartilhados, reduzimos o número de parâmetros que o modelo precisa aprender, o que ajuda na eficiência computacional.
  3. Robustez: A integração do UOT e do aumento de dados torna o modelo resistente a dados irrelevantes e ruídos, permitindo um desempenho melhor em cenários do mundo real.

Conclusão

Resumindo, nossa nova estrutura para aprendizado por prompt melhora significativamente a capacidade de grandes modelos de visão-linguagem em realizar tarefas finas com dados limitados. Ao combinar contextos gerais e específicos de classe, e utilizando técnicas como o Transporte Ótimo Desbalanceado, mostramos que é possível melhorar tanto a precisão quanto a confiabilidade em tarefas de classificação. Nossas descobertas abrem portas para futuras pesquisas que continuem aprimorando esses métodos e explorando suas aplicações em várias áreas, tudo enquanto trabalhamos para tornar os modelos mais eficientes e adaptáveis.

Fonte original

Título: Dude: Dual Distribution-Aware Context Prompt Learning For Large Vision-Language Model

Resumo: Prompt learning methods are gaining increasing attention due to their ability to customize large vision-language models to new domains using pre-trained contextual knowledge and minimal training data. However, existing works typically rely on optimizing unified prompt inputs, often struggling with fine-grained classification tasks due to insufficient discriminative attributes. To tackle this, we consider a new framework based on a dual context of both domain-shared and class-specific contexts, where the latter is generated by Large Language Models (LLMs) such as GPTs. Such dual prompt methods enhance the model's feature representation by joining implicit and explicit factors encoded in LLM knowledge. Moreover, we formulate the Unbalanced Optimal Transport (UOT) theory to quantify the relationships between constructed prompts and visual tokens. Through partial matching, UOT can properly align discrete sets of visual tokens and prompt embeddings under different mass distributions, which is particularly valuable for handling irrelevant or noisy elements, ensuring that the preservation of mass does not restrict transport solutions. Furthermore, UOT's characteristics integrate seamlessly with image augmentation, expanding the training sample pool while maintaining a reasonable distance between perturbed images and prompt inputs. Extensive experiments across few-shot classification and adapter settings substantiate the superiority of our model over current state-of-the-art baselines.

Autores: Duy M. H. Nguyen, An T. Le, Trung Q. Nguyen, Nghiem T. Diep, Tai Nguyen, Duy Duong-Tran, Jan Peters, Li Shen, Mathias Niepert, Daniel Sonntag

Última atualização: 2024-07-05 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.04489

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.04489

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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