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Große Sprachmodelle sind gute Aktionserkenner


Kernkonzepte
Große Sprachmodelle, die über große Modellarchitekturen und reiches implizites Wissen verfügen, können effektiv als Aktionserkenner eingesetzt werden, indem die Eingabesignale der Aktionen in ein "Satzformat" projiziert werden, das für die Sprachmodelle verständlich ist.
Zusammenfassung
Der Artikel untersucht, wie große Sprachmodelle, die für verschiedene Aufgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden, auch als Aktionserkenner verwendet werden können. Dafür wird ein neuartiger Rahmen namens LLM-AR vorgestellt, der einen Prozess der linguistischen Projektion beinhaltet, um die Eingabesignale der Aktionen (Skelettsequenzen) in ein "Satzformat" zu überführen, das für die großen Sprachmodelle verständlich ist. Dieser Prozess der linguistischen Projektion umfasst mehrere Designs, um die projizierten "Aktionssätze" den Sätzen in menschlichen Sprachen ähnlicher zu machen und gleichzeitig eine gute Repräsentation der ursprünglichen Aktionssignale beizubehalten. Dazu gehört die Einbeziehung menschlicher induktiver Verzerrungen in den Lernprozess sowie die Verwendung eines hyperbolischen Codebuchs in dem auf Aktionen basierenden VQ-VAE-Modell. Darüber hinaus wird das große Sprachmodell durch einen Low-Rank-Adaptations-Prozess (LoRA) angepasst, um die projizierten "Aktionssätze" zu verstehen, ohne dass die vortrainierten Gewichte des Modells verändert werden, um das zuvor erlernte reichhaltige Wissen zu erhalten. Umfangreiche Experimente auf verschiedenen Benchmarks zeigen, dass der LLM-AR-Rahmen die Leistung der Aktionserkennung deutlich verbessert und den Stand der Technik übertrifft.
Statistiken
Die Verwendung großer Sprachmodelle mit großen Modellarchitekturen und reichem implizitem Wissen kann die Leistung der Aktionserkennung deutlich verbessern. Der Prozess der linguistischen Projektion, der die Eingabesignale der Aktionen in ein "Satzformat" überführt, ist entscheidend, um große Sprachmodelle als Aktionserkenner einzusetzen. Die Einbeziehung menschlicher induktiver Verzerrungen und die Verwendung eines hyperbolischen Codebuchs in dem auf Aktionen basierenden VQ-VAE-Modell tragen zur Verbesserung der Leistung bei. Der Low-Rank-Adaptations-Prozess (LoRA) ermöglicht es, das große Sprachmodell an die projizierten "Aktionssätze" anzupassen, ohne die vortrainierten Gewichte zu verändern.
Zitate
"Große Sprachmodelle wie GPT [2] und LLaMA [56] haben sich in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache als sehr effektiv und effizient erwiesen." "Motiviert durch diesen Erfolg fragen wir uns in dieser Arbeit, ob wir das große Sprachmodell auch als Aktionserkenner in der skelettbasierten Aktionserkennung behandeln können?"

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Haoxuan Qu,Y... bei arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00532.pdf
LLMs are Good Action Recognizers

Tiefere Untersuchungen

Wie könnte der Prozess der linguistischen Projektion weiter verbessert werden, um die "Aktionssätze" noch besser an die Struktur und Charakteristika menschlicher Sprache anzupassen?

Um den Prozess der linguistischen Projektion weiter zu verbessern und die "Aktionssätze" noch besser an die Struktur und Charakteristika menschlicher Sprache anzupassen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Semantische Einbettung: Durch die Integration von semantischen Informationen in den Prozess der linguistischen Projektion können die "Aktionssätze" besser die Bedeutung und den Kontext der menschlichen Sprache erfassen. Dies könnte durch die Verwendung von semantischen Embeddings oder Ontologien erreicht werden. Syntaxanalyse: Eine detaillierte Analyse der Syntax in den "Aktionssätzen" könnte dazu beitragen, die Struktur und Grammatik menschlicher Sprache genauer zu modellieren. Dies könnte die Verwendung von syntaktischen Analysatoren oder Parsern umfassen, um die Satzstruktur zu erfassen. Pragmatik: Die Berücksichtigung pragmatischer Aspekte der menschlichen Sprache, wie beispielsweise Implikaturen und Sprechakte, könnte die "Aktionssätze" noch besser an die tatsächliche Verwendung von Sprache anpassen. Dies könnte durch die Integration von pragmatischen Modellen oder Regeln erfolgen. Durch die Implementierung dieser Verbesserungen könnte der Prozess der linguistischen Projektion noch effektiver werden und die "Aktionssätze" noch näher an die Struktur und Charakteristika menschlicher Sprache anpassen.

Wie könnte der vorgestellte Ansatz auf andere Anwendungsgebiete außerhalb der Aktionserkennung übertragen werden, in denen große Sprachmodelle bisher nicht eingesetzt wurden?

Der vorgestellte Ansatz, bei dem ein großes Sprachmodell als Aktionserkenner verwendet wird, könnte auf verschiedene andere Anwendungsgebiete außerhalb der Aktionserkennung übertragen werden. Einige Möglichkeiten könnten sein: Medizinische Diagnose: Das große Sprachmodell könnte verwendet werden, um medizinische Symptome und Befunde zu analysieren und Diagnosen zu unterstützen. Durch die Eingabe von Patienteninformationen in Form von "medizinischen Sätzen" könnte das Modell relevante Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen generieren. Finanzanalyse: In der Finanzbranche könnte das große Sprachmodell eingesetzt werden, um Finanzdaten zu analysieren und Prognosen zu erstellen. Durch die Umwandlung von Finanzdaten in "Finanzsätze" könnte das Modell dabei helfen, Trends zu identifizieren und Anlageentscheidungen zu unterstützen. Kundenservice: Im Bereich des Kundenservice könnte das große Sprachmodell verwendet werden, um Kundenanfragen zu verstehen und angemessen zu reagieren. Indem Kundenanfragen in "Service-Sätzen" umgewandelt werden, könnte das Modell personalisierte Unterstützung bieten und Problemlösungen vorschlagen. Durch die Anpassung des vorgestellten Ansatzes auf spezifische Anwendungsgebiete außerhalb der Aktionserkennung könnten große Sprachmodelle in verschiedenen Branchen und Bereichen effektiv eingesetzt werden, um komplexe Aufgaben zu automatisieren und zu optimieren.
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