Apresentando o Aprendizado In-Context Auto-Supervisionado (SINC)
Uma nova abordagem pra aprendizado eficiente baseado em exemplos em modelos grandes.
― 7 min ler
Índice
O aprendizado em contexto é um método que permite que os modelos aprendam com Exemplos fornecidos nos dados de entrada sem mudar suas configurações internas. Isso é especialmente útil ao trabalhar com modelos grandes, como aqueles que lidam com imagens e texto juntos. No entanto, confiar apenas nesses modelos grandes pode ser caro em termos de recursos.
O Desafio
Modelos grandes são impressionantes em aprender com exemplos, mas também podem enfrentar desafios, como ficar excessivamente focados em templates específicos ou gerar informações erradas. Além disso, esses modelos costumam exigir muito poder computacional, tornando-os menos acessíveis para muitos usuários.
A principal pergunta que queremos responder é: “Como podemos ensinar os modelos a aprender com exemplos sem depender demais do funcionamento complexo de grandes modelos de linguagem?”
Uma Nova Abordagem
Para lidar com esses desafios, foi proposta uma nova abordagem chamada Aprendizado Em Contexto Auto-supervisionado (SINC). O objetivo do SINC é criar um sistema que aprende com exemplos sem precisar mudar as configurações internas de grandes modelos.
Visão Geral do SINC
O SINC introduz um novo framework que usa um modelo menor e separado-chamado de Meta-Modelo-para aprender com exemplos de forma auto-supervisionada. Isso significa que o meta-modelo aprende a fazer previsões com base em exemplos sem precisar de rotulagem explícita.
Em vez de depender de modelos de linguagem que podem ser pesados em recursos, o SINC trabalha com modelos mais simples. O meta-modelo pode rapidamente adaptar seu conhecimento para várias tarefas.
Como o SINC Funciona
Aproveitando o Conhecimento Existente
O SINC aproveita os grandes modelos pré-treinados existentes, mas os opera de uma forma que mantém suas estruturas inalteradas durante o aprendizado. Isso significa que os modelos maiores não precisam passar por processos de treinamento complexos, que podem ser exigentes em termos de computação.
Aprendendo com Exemplos
No SINC, um meta-modelo aprende a partir de sequências de exemplos sem precisar ser re-treinado do zero. Ele usa uma forma de auto-supervisão, onde o modelo gera pares de dados-rotulo a partir de informações não anotadas.
Usando o conhecimento existente dos grandes modelos, o SINC permite que o meta-modelo opere em representações visuais e textuais para gerar novas previsões.
A Importância da Representação
Dados de Múltiplas Fontes
Uma das características principais do SINC é sua capacidade de trabalhar com dados de diferentes fontes. Ele pega informações de vários modelos especializados em visão, linguagem e tarefas de visão-linguagem.
Isso permite que o SINC crie uma representação rica dos dados de entrada, permitindo que o meta-modelo entenda e preveja de forma mais eficaz.
Representação de Rótulos
O SINC também foca em como representa os rótulos. Em vez de criar embeddings específicos para cada rótulo do zero, ele usa embeddings de token existentes para construir representações de rótulo.
Esse método permite que o modelo generalize melhor, facilitando o trabalho com diferentes tarefas e rótulos que não foram vistos.
Criando Prompts de Aprendizado
Criação de Dados Auto-supervisionados
O SINC gera uma variedade de prompts para treinamento usando métodos de auto-supervisão. Ele desenvolve um conjunto de rótulos a partir de pares não anotados de imagens e textos, permitindo que o modelo crie pares de dados-rotulo diversos sem muito esforço.
Essa forma de criar prompts de aprendizado garante que o sistema tenha exemplos variados o suficiente para aprender, o que pode melhorar sua capacidade de entender e responder a diferentes tarefas.
Tipos de Prompts no SINC
Prompts Label-in-Demo (LID)
Prompts label-in-demo incluem tanto exemplos quanto os rótulos correspondentes. Esses prompts aumentam a correlação entre os dados da consulta e as demonstrações, incentivando o modelo a aprender com os exemplos fornecidos.
Prompts Data-in-Demo (DID)
Prompts data-in-demo são criados ao recuperar dados similares com base em representações visuais-linguísticas. Esse método permite que os modelos façam previsões melhores ao conectar dados de consulta a exemplos relevantes.
Prompts Out-Demo (OD)
Prompts Out-Demo amostram dados aleatoriamente, garantindo que o modelo aprenda a equilibrar sua dependência de demonstrações e dos dados em si.
Combinando esses diferentes tipos de prompts, o SINC ajuda o modelo a utilizar melhor os exemplos que recebe, enquanto também aprende a confiar nos dados brutos quando necessário.
Investigando a Eficácia do Aprendizado
Avaliando o Desempenho
O desempenho do SINC pode ser avaliado através de várias tarefas. Experimentos avaliam quão bem ele se adapta aos exemplos fornecidos e quão efetivamente pode generalizar para novos cenários.
O aprendizado a partir de demonstrações é monitorado de perto para garantir que o sistema utilize efetivamente as informações fornecidas nos prompts para fazer previsões.
Dinâmica de Aprendizado
A dinâmica de como o modelo aprende é examinada através de sua resposta a diferentes prompts. É essencial encontrar um equilíbrio entre usar exemplos de forma eficaz e garantir que o modelo possa operar de maneira autônoma com os dados da consulta.
Benefícios do SINC
Eficiência no Aprendizado
O SINC foi projetado para operar de forma eficiente. Ao separar a aquisição de habilidades em contexto do treinamento tradicional de grandes modelos, ele reduz os custos computacionais associados à operação de grandes modelos de linguagem pré-treinados.
Essa eficiência torna o SINC acessível para um uso mais amplo, especialmente para aqueles que podem não ter muitos recursos computacionais.
Flexibilidade em Tarefas
O SINC é versátil e pode ser adaptado para várias tarefas. Ele elimina a necessidade de ajustes específicos para problemas, permitindo uma aplicação mais tranquila em cenários do mundo real.
Como pode generalizar em uma variedade de tarefas, o SINC oferece os benefícios aos usuários sem as complexidades normalmente associadas a modelos grandes.
Resultados e Desempenho
Benchmarking do SINC
O SINC foi testado em vários benchmarks que medem seu desempenho em diferentes tarefas. Ele se mostrou superior a métodos tradicionais em vários cenários, destacando sua eficácia em aprender com exemplos.
As comparações indicam que o SINC pode alcançar melhorias significativas em relação a modelos que dependem muito de métodos de aprendizado baseados em gradientes.
Análise dos Resultados
Os resultados sugerem que a abordagem única do SINC para o aprendizado fornece vantagens consideráveis em flexibilidade e eficiência. Seu desempenho em várias tarefas reforça o valor de separar o processo de aprendizado das demandas computacionais pesadas.
Direções Futuras
Expandindo a Pesquisa
O framework proposto do SINC abre vários caminhos para futuras pesquisas. Melhorar o controle sobre o uso de exemplos, criar métodos mais eficientes para utilizar demonstrações e melhorar a generalização para diferentes tarefas são áreas essenciais para exploração.
Esses avanços prometem continuar impulsionando o progresso do aprendizado em contexto e suas aplicações no domínio da visão-linguagem.
Conclusão
O SINC oferece uma alternativa promissora para o aprendizado em contexto em modelos que lidam com imagens e texto. Ao desacoplar o processo de aprendizado das limitações de grandes modelos pré-treinados, o SINC melhora a acessibilidade, eficiência e flexibilidade em várias tarefas.
Através de sua abordagem única para aprender com exemplos e representação de dados eficiente, o SINC mostra que um aprendizado eficaz não precisa depender muito de arquiteturas complexas. Em vez disso, aproveita o conhecimento existente de forma criativa para produzir previsões precisas de maneira mais eficiente.
Em essência, o SINC abre caminho para o futuro do aprendizado em contexto, tornando-o mais acessível e prático para aplicações do mundo real. Ele dá um passo significativo em direção à evolução do domínio da visão-linguagem, facilitando para mais indivíduos e organizações utilizarem técnicas de aprendizado avançadas sem enfrentar barreiras computacionais esmagadoras.
Título: SINC: Self-Supervised In-Context Learning for Vision-Language Tasks
Resumo: Large Pre-trained Transformers exhibit an intriguing capacity for in-context learning. Without gradient updates, these models can rapidly construct new predictors from demonstrations presented in the inputs. Recent works promote this ability in the vision-language domain by incorporating visual information into large language models that can already make in-context predictions. However, these methods could inherit issues in the language domain, such as template sensitivity and hallucination. Also, the scale of these language models raises a significant demand for computations, making learning and operating these models resource-intensive. To this end, we raise a question: ``How can we enable in-context learning without relying on the intrinsic in-context ability of large language models?". To answer it, we propose a succinct and general framework, Self-supervised IN-Context learning (SINC), that introduces a meta-model to learn on self-supervised prompts consisting of tailored demonstrations. The learned models can be transferred to downstream tasks for making in-context predictions on-the-fly. Extensive experiments show that SINC outperforms gradient-based methods in various vision-language tasks under few-shot settings. Furthermore, the designs of SINC help us investigate the benefits of in-context learning across different tasks, and the analysis further reveals the essential components for the emergence of in-context learning in the vision-language domain.
Autores: Yi-Syuan Chen, Yun-Zhu Song, Cheng Yu Yeo, Bei Liu, Jianlong Fu, Hong-Han Shuai
Última atualização: 2023-08-19 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.07742
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.07742
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.
Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.