An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA

本文是LLM系列文章,针对《An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA》的翻译。

GPT-3对基于小样本知识的VQA的实证研究

摘要

基于知识的视觉问答(VQA)涉及回答需要图像中不存在的外部知识的问题。现有的方法首先从外部资源中检索知识,然后对所选知识、输入图像和问答预测进行推理。然而,这种两步走的方法可能会导致失配,从而潜在地限制VQA性能。例如,检索到的知识可能是嘈杂的,与问题无关,并且在推理过程中重新嵌入的知识特征可能偏离其在知识库(KB)中的原始含义。为了应对这一挑战,我们提出了PICa,这是一种简单而有效的方法,通过使用图像字幕来提示GPT3,用于基于知识的VQA。受GPT-3在知识检索和问答方面的能力的启发,我们不再像以前的工作那样使用结构化知识库,而是将GPT-3视为一种隐式和非结构化知识库来联合获取和处理相关知识。具体来说,我们首先将图像转换为GPT-3能够理解的字幕(或标签),然后通过提供几个上下文中的VQA示例,调整GPT-3以以多样本的方式解决VQA任务。我们通过仔细研究来进一步提高性能:(i)什么样的文本格式最能描述图像内容,以及(ii)如何更好地选择和使用上下文中的示例。PICa解锁了GPT-3在多模式任务中的首次使用。通过仅使用16个示例,PICa在OK-VQA数据集上以绝对值+8.6分的优势超过了监督的现有技术。我们还在VQAv2上对PICa进行了基准测试,其中PICa也表现出了不错的小样本性能。

引言

相关工作

方法

OK-VQA上的实验

VQAv2上的实验

结论

我们提出了PICa,这是一种使用GPT-3进行基于小样本的VQA的方法。PICa没有使用明确的结构化知识库来检索和推理外部知识,而是通过提示GPT-3来联合获取和处理相关知识。它继承了GPT-3强大的小样本能力,并以显著的优势超过了OK-VQA上的监督技术。分析表明,我们的方法隐含地获取了相关知识来回答问题。

相关推荐
子燕若水2 小时前
Unreal Engine 5中的AI知识
人工智能
极限实验室3 小时前
Coco AI 实战(一):Coco Server Linux 平台部署
人工智能
杨过过儿4 小时前
【学习笔记】4.1 什么是 LLM
人工智能
巴伦是只猫4 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
大千AI助手4 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
AI生存日记4 小时前
百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
人工智能·百度·开源·open ai大模型
LCG元4 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
why技术4 小时前
Stack Overflow,轰然倒下!
前端·人工智能·后端
超龄超能程序猿5 小时前
(三)PS识别:基于噪声分析PS识别的技术实现
图像处理·人工智能·计算机视觉