本論文は、マルチモーダル検索の性能向上と自然言語による対話型の検索アシスタントの開発を目的としている。
まず、大規模言語モデルと視覚特徴抽出モデルを組み合わせた新しい検索モデルを提案している。この検索モデルは、Fashion200Kデータセットにおいて従来手法を大幅に上回る性能を示している。
次に、大規模言語モデルを活用した対話型の検索アシスタントを開発している。このアシスタントは、ユーザーの自然言語によるクエリを理解し、適切な検索ツールを呼び出すことができる。これにより、ユーザーにとって直感的で使いやすい検索体験を提供している。
具体的には、大規模言語モデルと視覚特徴抽出モデルを組み合わせた検索モデルを開発し、Fashion200Kデータセットで高い性能を示している。また、大規模言語モデルを活用した対話型の検索アシスタントを提案し、ユーザーの自然言語クエリを理解し、適切な検索ツールを呼び出すことができる。これにより、ユーザーにとって直感的で使いやすい検索体験を実現している。
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by Oriol Barban... at arxiv.org 04-25-2024
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