ProS: Prompting-to-simulate Generalized Knowledge for Universal Cross-Domain Retrieval

מושגי ליבה

Pre-trained models with prompt tuning can enhance generalized features for Universal Cross-Domain Retrieval, as demonstrated by the ProS method.

תקציר

ProS introduces a novel method for Universal Cross-Domain Retrieval (UCDR) by leveraging prompt tuning to mine generalized knowledge from CLIP. The method involves a two-stage process: Prompt Units Learning (PUL) and Context-aware Simulator Learning (CSL). ProS achieves state-of-the-art performance on benchmark datasets without excessive parameters.

1. Introduction

• Universal Cross-Domain Retrieval (UCDR) aims for robust performance in generalized test scenarios.
• Existing methods heavily rely on close-set learning settings, limiting model generalization.
• UCDR addresses domain and semantic shift challenges for model empowerment.

2. Related Work

• UCDR combines Domain Generalization (DG) and Zero-Shot Learning (ZSL) approaches.
• Vision-Language Pre-training models like CLIP have shown promising results in UCDR tasks.
• Prompt Tuning methods offer a flexible strategy for adapting pre-trained models to downstream tasks.

3. Method

• ProS introduces Prompt Units Learning (PUL) and Context-aware Simulator Learning (CSL) stages.
• PUL captures domain and semantic knowledge, while CSL trains a Content-aware Prompt Simulator.
• Retrieval using ProS involves generating Content-aware Dynamic Prompts (CaDP) for CLIP image features.

4. Experiment

• ProS outperforms existing UCDR methods on benchmark datasets.
• Ablation studies confirm the importance of Semantic Prompt Units, Domain Prompt Units, and mask operations.
• ViT-based Context-aware Prompt Simulator with 2 layers yields optimal performance.

5. Conclusion

• ProS demonstrates the effectiveness of prompt tuning for UCDR, achieving strong performance in generalized scenarios.

סטטיסטיקה

ProS achieves a 22.27% improvement in mAP@200 compared to ViT.
ProS uses considerably fewer learnable parameters compared to full fine-tuning.

ציטוטים

"Prompt tuning can enhance the model's ability to tackle the UCDR task."
"Our method achieves new state-of-the-art performance without excessive parameters."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

ProS

by Kaipeng Fang... ב- arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12478.pdf

שאלות מעמיקות

어떻게 ProS 방법을 정보 검색 이외의 다른 도메인에 적용할 수 있을까요?

ProS 방법은 다른 도메인에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 기계 학습 작업에 ProS의 개념을 적용할 수 있습니다. 각 도메인에 맞게 Prompt Units를 설계하고, Context-aware Simulator를 조정하여 해당 도메인의 특징을 잘 반영하도록 할 수 있습니다. 또한, 각 도메인의 특성에 맞게 Prompt Units Learning과 Context-aware Simulator Learning을 조정하여 모델을 최적화할 수 있습니다.

어떤 단점이 UCDR을 위해 prompt tuning을 사용하는 미리 훈련된 모델에 의존하는 것에 있을 수 있을까요?

UCDR을 위해 prompt tuning을 사용하는 미리 훈련된 모델에 의존하는 것에는 몇 가지 잠재적인 단점이 있을 수 있습니다. 첫째, 미리 훈련된 모델은 특정 도메인이나 작업에 과적합될 수 있으며, 새로운 도메인이나 카테고리에 대한 일반화 능력이 부족할 수 있습니다. 둘째, prompt tuning은 모델의 성능을 향상시키지만, 너무 많은 prompt를 사용하면 모델이 과적합될 수 있습니다. 또한, prompt tuning은 추가적인 계산 비용을 초래할 수 있으며, 모델의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.

기계 학습 작업에서 UCDR과 관련이 없는 다른 작업에 prompt tuning 개념을 어떻게 적용할 수 있을까요?

UCDR과 관련이 없는 기계 학습 작업에 prompt tuning 개념을 적용하는 것은 가능합니다. 예를 들어, 자연어 처리 작업에서 텍스트 생성, 기계 번역, 감정 분석 등에 prompt tuning을 적용할 수 있습니다. 또한, 이미지 분류, 객체 감지, 음성 인식 등의 작업에서도 prompt tuning을 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 각 작업에 맞게 prompt units를 설계하고, Context-aware Simulator를 조정하여 모델을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 기계 학습 작업에서 prompt tuning의 잠재력을 활용할 수 있습니다.