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CLoVe: Enhancing Compositionality in Vision-Language Models


Core Concepts
Existing Vision-Language Models struggle with compositionality, but CLoVe framework significantly improves it while maintaining performance.
Abstract
Recent years have seen a rise in Vision and Language task performance. VLMs like CLIP excel in object recognition but struggle with compositionality. CLoVe framework enhances existing models' ability to encode compositional language. Synthetic captions, hard negatives, and model patching are key components of CLoVe. CLoVe improves compositionality benchmarks by over 10% while maintaining performance on other tasks. Ablation studies show the importance of synthetic captions, hard negatives, and model patching. CLoVe's code and pre-trained models are publicly available.
Stats
CLIP+CLOVE w/o patching: 69.0% on SugarCrepe NegCLIP: 70.5% on SugarCrepe REPLACE: 71.2% on SugarCrepe
Quotes
"CLoVe significantly improves compositionality performance of pre-trained CLIP-like models." "Synthetic captions, hard negatives, and model patching are key to enhancing VLMs."

Key Insights Distilled From

by Santiago Cas... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.15021.pdf
CLoVe

Deeper Inquiries

어떻게 CLoVe 프레임워크를 CLIP 이외의 다른 유형의 VLM에 맞게 조정할 수 있을까요?

CLoVe 프레임워크는 CLIP과 같은 Contrastive VLM에 적용되었지만 다른 유형의 VLM에도 적용할 수 있습니다. 다른 VLM에 적용할 때는 해당 모델의 특징과 요구 사항을 고려하여 조정해야 합니다. 예를 들어, 다른 VLM이 가지고 있는 데이터셋의 특성, 학습 알고리즘, 모델 아키텍처 등을 고려하여 CLoVe의 각 구성 요소를 조정하고 적용할 수 있습니다. 또한, 다른 VLM이 가지고 있는 약점이나 강점을 고려하여 CLoVe를 최적화하는 방법을 고려할 수 있습니다.

What are the potential ethical implications of using synthetic captions in training datasets

합성 캡션을 학습 데이터셋에 사용하는 것은 잠재적인 윤리적 영향을 미칠 수 있습니다. 합성 캡션은 인공적으로 생성된 텍스트이기 때문에 실제 데이터와 다를 수 있습니다. 이는 모델이 실제 세계의 데이터를 올바르게 이해하고 처리하는 능력을 제한할 수 있습니다. 또한, 합성 캡션에는 모델이 부적절한 방식으로 학습할 수 있는 잠재적인 편향이 포함될 수 있습니다. 따라서 합성 캡션을 사용할 때는 데이터의 품질과 윤리적 측면을 신중하게 고려해야 합니다.

How might the CLoVe framework impact the development of future AI models in different domains

CLoVe 프레임워크는 다양한 도메인에서 미래 AI 모델의 개발에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 프레임워크는 기존 모델의 성능을 향상시키고 새로운 능력을 부여함으로써 AI 모델의 다양한 응용 분야에서 혁신을 이끌 수 있습니다. 더 나아가, CLoVe는 합성 캡션과 하드 네거티브 텍스트를 활용하여 모델의 이해력과 학습 능력을 향상시키는 방법을 제시함으로써 AI 모델의 발전에 기여할 수 있습니다. 이를 통해 미래 AI 모델은 보다 정확하고 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 될 것으로 기대됩니다.
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