今回のテーマ：LoraHub, FacTool, WavJourney, 画像基盤モデルの調査, 汎用性に向けたBiomedical AI、アラインしたLLMへの敵対的な攻撃など．
ここでは、https://twitter.com/dair_ai で毎週メンションされているTop ML Papers of the Week の論文をLLMによって生成されるQ&Aを用いて要点を記載しています．気になる論文の選択に役立ったら良いと思います．論文を読む前に幾つかの要点を把握することで、皆さんが内容を素早く吸収できることを目的としています．自動生成記事のクオリティと信頼性を向上させるためにアルゴリズムの改善に取り組んでいます．個人で資料のQ&Aを作成されたい方には、https://www.chatpdf.com/ や https://scispace.com/などがお勧めです．
紹介する論文は以下の10本となります．
- RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control (発行日：2023年07月28日)
- Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models (発行日：2023年07月27日)
- Towards Generalist Biomedical AI (発行日：2023年07月26日)
- Tracking Anything in High Quality (発行日：2023年07月26日)
- WavJourney: Compositional Audio Creation with Large Language Models (発行日：2023年07月26日)
- Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook (発行日：2023年07月25日)
- LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition (発行日：2023年07月25日)
- FacTool: Factuality Detection in Generative AI — A Tool Augmented Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios (発行日：2023年07月25日)
- Aligning Large Language Models with Human: A Survey (発行日：2023年07月24日)
- L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models (発行日：2023年07月20日)
RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
著者：Alex Irpan, Alexander Herzog, Anikait Singh, Anthony Brohan, Avinava Dubey, Ayzaan Wahid, Brian Ichter, Brianna Zitkovich, Chelsea Finn, Chuyuan Fu, Danny Driess, Dmitry Kalashnikov, Fei Xia, Grecia Salazar, Henryk Michalewski, Huong Tran, Igor Mordatch, Isabel Leal, Jasmine Hsu, Jaspiar Singh, Jialin Wu, Justice Carbajal, Kanishka Rao, Karl Pertsch, Karol Hausman, Keerthana Gopalakrishnan, Kehang Han, Krista Reymann, Krzysztof Choromanski, Lisa Lee, Michael Ryoo, Montse Gonzalez Arenas, Nikhil Joshi, Noah Brown, Pannag Sanketi, Paul Wohlhart, Peng Xu, Pete Florence, Pierre Sermanet, Quan Vuong, Radu Soricut, Ryan Julian, Sergey Levine, Sichun Xu, Stefan Welker, Ted Xiao, Tianhe Yu, Tianli Ding, Tsang-Wei Edward Lee, Vincent Vanhoucke, Xi Chen, Yao Lu, Yevgen Chebotar, Yuheng Kuang
発行日：2023年07月28日
最終更新日：不明
URL：https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf
カテゴリ：不明
概要：
この研究では、インターネット規模のデータでトレーニングされたビジョン-言語モデルがエンドツーエンドのロボット制御に直接組み込まれ、一般化を向上させ、新たな意味論的推論を可能にする方法を研究しています．私たちの目標は、単一のエンドツーエンドトレーニングモデルが、ロボットの観測をアクションにマッピングすることを学び、ウェブ上の言語とビジョン-言語データの大規模な事前トレーニングの利点を享受できるようにすることです．このために、我々は最先端のビジョン-言語モデルを、ロボットの軌跡データとビジョン-言語タスク（例：視覚的な質問応答）の両方で共同微調整することを提案しています．他の手法とは異なり、私たちはこの目標を達成するための簡単で一般的な手法を提案しています．自然言語の応答とロボットのアクションを同じ形式に収めるために、アクションをテキストトークンとして表現し、自然言語トークンと同じようにモデルのトレーニングセットに直接組み込みます．このようなモデルのカテゴリをビジョン-言語-アクションモデル（VLA）と呼び、その一例であるRT-2というモデルを具体化します．私たちの詳細な評価（6,000回の評価試行）は、このアプローチがパフォーマンスの高いロボットポリシーをもたらし、RT-2が幅広い能力を獲得できることを示しています．これには、新しいオブジェクトへの大幅な一般化能力の向上、ロボットのトレーニングデータに存在しないコマンドの解釈能力（例えば、特定の数字やアイコンにオブジェクトを置くなど）、ユーザーコマンドに対する初歩的な推論能力（例えば、最も小さいまたは最も大きいオブジェクト、または他のオブジェクトに最も近いオブジェクトを選ぶ）が含まれます．さらに、思考の連鎖推論を組み込むことで、RT-2は多段階の意味論的推論を行うことができます．例えば、即席のハンマーとして使用するオブジェクト（岩）や、疲れた人に最適な飲み物の種類を見つけることができます（エナジードリンクなど）．
Q&A:
Q: この文章にある研究の目的は何ですか？
A: 本研究の目標は、インターネットスケールのデータでトレーニングされたビジョン言語モデルを直接エンドツーエンドのロボット制御に組み込み、一般化を向上させ、新たな意味論的推論を可能にすることです．
Q: インターネット規模のデータで訓練された視覚言語モデルは、どのように汎化を促進し、ロボット制御における創発的意味推論を可能にするのか？
A: インターネット規模のデータで訓練されたビジョン言語モデルは、一般化を向上させ、新たな意味論的推論を可能にするために、エンドツーエンドのロボット制御に直接組み込むことができます．ロボットの観測をアクションにマッピングすることを学び、ウェブの言語とビジョン言語のデータの大規模な事前学習の利点を享受することが目標です．このために、ロボットの計画において、コマンドを解釈し個々のプリミティブ（オブジェクトのピックアップや配置など）に分割する状態マシンの役割を果たすことが重要です．これらのプリミティブは、それ自体はインターネット規模のモデルの豊富な意味知識を訓練中に活用することができません．したがって、本論文では次の問いを提起しています：大規模な事前学習を受けたビジョン言語モデルを低レベルのロボット制御に直接統合することで、一般化を向上させ、新たな意味論的推論を可能にすることはできるのでしょうか？
Q: 視覚言語モデルをロボット制御に取り入れるアプローチとは？
A: ビジョン-言語モデルをロボット制御に組み込むための提案手法は、ウェブデータから学習したビジョン-言語プリトレーニングを使用することです．
Q: ロボットの軌跡データとインターネット規模の視覚言語タスクは、提案されたアプローチでどのように使われるのか？
A: 提案されたアプローチでは、ロボットの軌跡データとインターネット規模のビジョン言語タスクの両方を使用して、最先端のビジョン言語モデルを共同微調整することが提案されています．ロボットの軌跡データとインターネット規模のビジョン言語タスクの両方を使用するために、アクションをテキストトークンとして表現し、自然言語トークンと同じようにモデルのトレーニングセットに直接組み込むという方法を提案しています．
Q: 視覚言語活動モデル（VLA）とは何か、他のモデルとどう違うのか？
A: VLAモデルは、既存のビジョン言語モデルを使用して、新しいパラメータを導入せずにテキストエンコードされたアクションを出力することができるモデルです．これに対して、他のモデルはビジョン言語アクションアーキテクチャをゼロから設計する必要があります．
Q: RT-2モデルの詳細を教えてください．
A: RT-2は、ウェブスケールのデータでトレーニングされた大規模なビジョン言語モデルをファインチューニングして、一般化可能で意味的に認識できるロボットポリシーとして直接機能するモデルのファミリーです．RT-2は、以前の研究（Brohan et al.、2022）でのインターネットデータと指示注釈付きのロボット軌跡でトレーニングされた、最大55Bパラメータのモデルを調査しています．
Q: アプローチの評価はどのように行われ、どのような結果が出たのか？
A: 評価はA/Bテストフレームワークを使用して行われました．RT-1とVC-1の2つのベースラインモデルとRT-2-PaLI-X、RT-2-PaLM-Eの2つのモデルを同じ条件下で評価しました．結果はFigure 4とAppendix Table 4に示されています．RT-2モデルとRT-1の性能は、既知のタスクでは類似しており、他のベースラインモデルよりも成功率が高いです．RT-2モデルとベースラインモデルの違いは、さまざまな一般化実験で最も顕著であり、視覚言語行動モデルの強みは一般化能力と人間の認識にあることを示しています．
Q: RT-2がインターネット・スケールのトレーニングから得た新たな能力とは？
A: RT-2は、インターネット規模のトレーニングから多数の新しい機能を獲得しました．これらには、新しいオブジェクトに対する汎用性の大幅な向上、ロボットトレーニングデータにないコマンドの解釈能力（例えば、特定の数字やアイコンにオブジェクトを置くなど）、ユーザーコマンドに対する初歩的な推論能力（例えば、最も小さいまたは大きいオブジェクト、または他のオブジェクトに最も近いオブジェクトを拾うなど）が含まれます．さらに、思考の連鎖推論を組み込むことで、RT-2は、即席のハンマーとして使用するオブジェクトを選ぶことや、疲れた人に最適な飲み物の種類を決定するなど、多段階の意味推論を実行できるようになりました．
Q: 思考連鎖推論を取り入れることで、RT-2の能力はどのように向上するのか？
A: RT-2の能力を向上させるために、思考の連鎖推論を組み込むことによって、複数段階の意味論的推論を実行することができます．例えば、即席のハンマーとして使用するためにどのオブジェクトを選ぶか（岩）や、疲れた人に最適な飲み物の種類を選ぶか（エナジードリンク）などの推論が可能になります．
Q: RT-2による多段階意味推論の例を教えてください．
A: RT-2は、例えば、即席のハンマーとして使用するオブジェクト（岩）を選ぶ方法や、疲れた人に最適な飲み物の種類（エナジードリンク）を選ぶ方法など、多段階の意味論的推論を行うことができます．
Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models
著者：Andy Zou, Zifan Wang, J. Zico Kolter, Matt Fredrikson
発行日：2023年07月27日
最終更新日：2023年07月27日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.15043v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence, Cryptography and Security, Machine Learning
概要：
「箱から出てきた」大規模言語モデルは、多くの問題のあるコンテンツを生成する能力を持っているため、最近の研究ではこれらのモデルを整合させることに焦点を当てて、望ましくない生成を防ぐ試みが行われてきました．これらの対策を回避する成功例もあるが、これらの攻撃は人間の創造力を必要とし、実際には脆弱です．本論文では、整合された言語モデルが問題のある行動を生成するようにするための、シンプルで効果的な攻撃手法を提案します．具体的には、LLMに対して広範なクエリに接尾辞を付けることで、問題のあるコンテンツを生成する確率を最大化し、モデルが肯定的な回答を生成する確率を高めることを目指します．ただし、手動のエンジニアリングに頼らず、我々の手法は貪欲法と勾配ベースの検索技術の組み合わせによってこれらの攻撃的な接尾辞を自動的に生成し、過去の自動プロンプト生成手法を改善します．驚くべきことに、我々の手法によって生成された攻撃的なプロンプトは、ブラックボックスの公開されたLLMにも転用可能であることがわかりました．さらに、この研究では、複数のプロンプトとモデルに対して攻撃的な接尾辞をトレーニングし、ChatGPT、Bard、Claudeなどの公開インターフェース、およびLLaMA-2-Chat、Pythia、FalconなどのオープンソースLLMにおいても問題のあるコンテンツを誘発することができることが示されました．この研究は、整合された言語モデルに対する攻撃手法の最先端を大幅に進化させ、これらのシステムが望ましくない情報を生成することを防ぐ方法について重要な問題を提起しています．詳細なコードはgithub.com/llm-attacks/llm-attacksで入手可能です．
Q&A:
Q: この論文で提案されている攻撃方法の目的は何ですか？
A: 攻撃の目的は、多くのクエリに対して動作する普遍的な接尾辞を作成することです．
Q: どのようにして敵対的接尾辞を自動的に生成するのですか？
A: 提案された手法は、貪欲法と勾配ベースの探索技術の組み合わせによって、自動的に敵対的な接尾辞を生成します．
Q: 提案されたアプローチは、過去の自動プロンプト生成方法と比べてどのように改善されているのか？
A: 提案された手法は、過去の自動プロンプト生成手法に比べて改善されています．過去の手法では、手動でエンジニアリングを行っていましたが、提案された手法では、貪欲法と勾配ベースの探索技術の組み合わせによって自動的にこれらの敵対的な接尾辞を生成し、過去の自動プロンプト生成手法よりも改善されています．
Q: 提案されたアプローチによって生成された敵対的プロンプトの移植性は？
A: 提案された手法によって生成された敵対的なプロンプトは、非常に転移性があります．
Q: 公開されているLLMのうち、敵対的攻撃の接尾辞でテストされたものは？
A: 公開されたLLMの中で、ChatGPT、Bard、Claude、LLaMA-2-Chat、Pythia、Falconなどが攻撃の対象となりました．
Q: オープンソースのLLMで、敵対的攻撃の接尾辞でテストされたものはありますか？
A: いいえ、与えられた文脈では、どのオープンソースLLMも攻撃の対象になっていません．
Q: 敵対的攻撃の接尾辞を訓練するために、何種類の好ましくないコンテンツが使われたのですか？
A: 私たちは複数の異なる種類の問題のあるコンテンツを使用して、攻撃的な攻撃接尾辞を訓練しました．
Q: この論文で行われた実験で使われたモデルは何ですか？
A: 実験で使用されたモデルはViccuna-7B、LLaMA-2-7B-Chat、Pythia-12B、Falcon-7B、ChatGLM-6B、MPT-GPT-3.5、GPT-4、Claudeです．
Q: この研究によって達成された、整列言語モデルに対する敵対的攻撃における進歩の意義は？
A: この研究は、アラインされた言語モデルに対する敵対的攻撃の進歩が非常に重要であると述べています．これにより、アラインメントのアプローチ全体に対する意義について重要な問いが提起されます．具体的には、現代のコンピュータビジョンシステムでは、敵対的攻撃は依然として頻繁に発生しています．しかし、敵対的例を防ぐための最先端の手法は、計算効率の低さ、性能の低下、攻撃モデルに対する限定的な防御しか提供できないという理由から、実際にはほとんど使用されていません．この研究は、アラインされた言語モデルに対する敵対的攻撃の状況がどのように進展するかはまだわかっていませんが、歴史的な先例から考えると、包括的な防御策が必要であると考えるべきです．
Q: 提案されている攻撃方法のコードは入手可能ですか？
A: 提案された攻撃手法のコードは利用可能であり、github.com/llm-attacks/llm-attacksで見つけることができます．
Towards Generalist Biomedical AI
著者：Tao Tu, Shekoofeh Azizi, Danny Driess, Mike Schaekermann, Mohamed Amin, Pi-Chuan Chang, Andrew Carroll, Chuck Lau, Ryutaro Tanno, Ira Ktena, Basil Mustafa, Aakanksha Chowdhery, Yun Liu, Simon Kornblith, David Fleet, Philip Mansfield, Sushant Prakash, Renee Wong, Sunny Virmani, Christopher Semturs, S Sara Mahdavi, Bradley Green, Ewa Dominowska, Blaise Aguera y Arcas, Joelle Barral, Dale Webster, Greg S. Corrado, Yossi Matias, Karan Singhal, Pete Florence, Alan Karthikesalingam, Vivek Natarajan
発行日：2023年07月26日
最終更新日：2023年07月26日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.14334v1
カテゴリ：Computation and Language, Computer Vision and Pattern Recognition
概要：
医学は本質的に多様なデータモダリティを持ち、テキスト、画像、ゲノミクスなどの豊富なデータモダリティが存在します．一般的なバイオメディカル人工知能（AI）システムは、これらのデータを柔軟にエンコード、統合、解釈し、大規模に処理することができるため、科学的な発見からケアの提供まで、重要な応用が可能となります．これらのモデルの開発を可能にするために、まず新しい多様なバイオメディカルベンチマークであるMultiMedBenchを作成します．MultiMedBenchには、医学的な質問応答、マンモグラフィーおよび皮膚科画像の解釈、放射線報告書の生成と要約、ゲノム変異の呼び出しなど、14の異なるタスクが含まれています．次に、一般的なバイオメディカルAIシステムの概念実証であるMed-PaLM Multimodal（Med-PaLM M）を紹介します．Med-PaLM Mは、臨床言語、画像、ゲノミクスなどのバイオメディカルデータを同じモデルの重みで柔軟にエンコードし、解釈する大規模な多モーダル生成モデルです．Med-PaLM Mは、MultiMedBenchのすべてのタスクで、しばしば専門家モデルを大きく上回るパフォーマンスを発揮し、また、最先端のモデルと競合するかそれを上回る結果を示しています．また、具体例も報告されています．さらに、Med-PaLM Mの能力と限界を探るために、モデル生成の胸部X線報告書について、放射線科医による評価を行い、モデルのスケールによる性能向上が観察されました．246の胸部X線を対象に行われた比較評価では、臨床医は40.50%のケースでMed-PaLM Mの報告書を放射線科医のものよりも好む傾向があり、潜在的な臨床的有用性を示唆しています．これらのモデルを実世界の使用ケースで検証するためには、さらなる研究が必要ですが、私たちの結果は、一般的なバイオメディカルAIシステムの開発に向けた重要なマイルストーンを示しています．
Q&A:
Q: MultiMedBenchの目的は何ですか？また、汎用の生物医学AIシステムの開発にどのように貢献しますか？
A: MultiMedBenchは、一般的な生物医学AIシステムの開発と評価を可能にするために作成されたベンチマークです．MultiMedBenchは、12の匿名化されたオープンソースデータセットと14の個別のタスクから構成されるマルチタスク、マルチモーダルなベンチマークです．このベンチマークは、一般的な生物医学AIの能力を測定します．さらに、医療（視覚的な）質問応答、放射線学報告書の生成と要約など、生成タスクも含まれています．現在、これらのすべてのタスクを同時に適切に処理できる一般的な生物医学AIシステムの実装は存在しません．
Q: MultiMedBenchに含まれるタスクの詳細と、それらがどのように生物医学データのさまざまな側面をカバーしているか教えてください．
A: MultiMedBenchは、質問応答、レポート生成と要約、視覚的な質問応答、医療画像分類、ゲノム変異呼び出しのようなさまざまなタスクをカバーしています．これらのタスクは、テキスト、放射線（CT、MRI、X線）、病理学、皮膚科、マンモグラフィ、ゲノミクスなど、さまざまなモダリティのデータソースを対象としています．また、すべてのタスクにおいて、オープンエンドの生成（分類を含む）が出力形式となっています．
Q: Med-PaLM Mは、生物医学データを符号化し解釈する能力という点で、専門モデルとどのように違うのですか？
A: Med-PaLM Mは、専門家モデルを大幅に上回る性能で、バイオメディカルデータをエンコードおよび解釈する能力を持っています．専門家モデルと比較して、Med-PaLM Mは幅広いマージンで競争力のあるパフォーマンスを達成します．また、Med-PaLM Mは新しい医療概念やタスクへのゼロショットの汎化、タスク間のポジティブな転移学習、ゼロショットの医療推論などの新しい能力を示す証拠もあります．
Q: ゼロショット汎化のコンセプトと、Med-PaLM Mがこの能力をどのように発揮しているのか説明していただけますか？
A: ゼロショット汎化とは、未知のタスクや概念に対してもモデルが適応できる能力を指します．Med-PaLM Mは、ゼロショット汎化の能力を持つことが示されています．具体的には、Montgomery County (MC) データセットの胸部X線画像から結核（TB）の異常を検出する能力を評価しました．その結果、Med-PaLM Mは、このデータセットに最適化された専門のアンサンブルモデルと競争力のある結果を示しました．また、他の医療画像分類タスクでも同様のパフォーマンスが観察されました．これにより、Med-PaLM Mはゼロショット汎化の能力を示しています．
Q: ジェネラリストの生物医学AIシステムの文脈で、タスクを横断する正の転移学習の意義は何か？
A: 一般的なバイオメディカルAIシステムにおいて、異なるタスク間でのポジティブな転移学習の意義は、特化したバイオメディカルAIモデルと同等以上のパフォーマンスを達成することであり、また臨床的に有用なレベルのパフォーマンスを達成することでもあります．これにより、一つのモデルで多様なバイオメディカルタスクに対応できるだけでなく、新たな応用の可能性も広がります．さらに、異なるバイオメディカル領域からの知見を統合するためのツールとしても機能し、多くの異なる分野の専門知識にアクセスできる共通の支援ポイントとしても機能します．
Q: また、Med-PaLM Mがその能力をどのように発揮しているか教えてください．
A: Med-PaLM Mモデルは、ゼロショットのマルチモーダル医療推論の能力を示しています．具体的には、胸部X線画像の結核関連の所見を特定し、説明する能力を持っています．このモデルは、タスク固有の指示と対応する画像のないテキストの例示によってプロンプトされます．また、Med-PaLM Mは、新しい医療概念や未知のタスクに対してゼロショットで一般化することができるという予備的な証拠があります．さらに、Med-PaLM Mのマルチタスク、マルチモーダルなトレーニングによるポジティブなタスク転送の利点も示されています．
Q: モデルで作成された胸部X線レポートに対する放射線科医の評価はどのように行われ、どのような結果が観察されたのか？
A: ラジオロジストの評価は、MIMIC-CXRデータセットを使用して行われました．評価は、インドに拠点を置く4人の資格を持つ胸部放射線科医によって実施されました．評価セットは、MIMIC-CXRテストセットから選択された246のケースで構成されており、Med-PaLM Mの期待される入力形式に合わせるために、各研究から1枚の画像を選択しました．評価フレームワークでは、Med-PaLM Mによって生成されたレポートの品質がモデルのスケーリングに関わらず高いことが観察されました．
Q: 臨床医がMed-PaLM Mレポートを放射線科医が作成したレポートよりも好むということは、臨床的有用性の可能性という点で何を示唆しているのだろうか？
A: 臨床家が放射線科医によって作成されたレポートよりもMed-PaLM Mによって作成されたレポートを40.50%のケースで好むということは、潜在的な臨床的有用性を示唆しています．
Q: Med-PaLM Mの限界と、実世界での使用を検証するために必要なさらなる作業とは？
A: Med-PaLM Mの制限は、実世界のシナリオでの使用を検証するためにさらなる作業が必要です．現在の文脈では、そのような制限や必要な作業についての具体的な詳細は提供されていません．
Q: この文章で紹介されている結果は、汎用のバイオメディカルAIシステムの開発に向けた一里塚をどのように示しているのだろうか？
A: 本研究の結果は、一般的な生物医学AIシステムの開発における画期的なマイルストーンを示しています．これまでのAIの進歩は、高品質なベンチマークの開発によって主に促進されてきました．一つのタスクに特化した生物医学AIのデータセットは存在しますが、それらを統合し一般的な生物医学AIシステムの開発のためのベンチマークを作成する試みは限られていました．MultiMedBenchの作成は、この未満足なニーズに対処する一歩です．さらに、この研究の結果は、異なるタスクや文脈で魅力的なパフォーマンスを発揮する一つの一般的な生物医学AIの存在が示されたことから、生物医学AIシステムの開発における新たな可能性を示しています．これには、新しい領域でのほぼゼロショットの洞察力、異なる生物医学の分野からの洞察を統合した発見のツール、多くの異なる分野の専門知識へのアクセスを提供する共通の支援ポイントなどが含まれます．
Tracking Anything in High Quality
著者：Jiawen Zhu, Zhenyu Chen, Zeqi Hao, Shijie Chang, Lu Zhang, Dong Wang, Huchuan Lu, Bin Luo, Jun-Yan He, Jin-Peng Lan, Hanyuan Chen, Chenyang Li
発行日：2023年07月26日
最終更新日：2023年07月26日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.13974v1
カテゴリ：Computer Vision and Pattern Recognition
概要：
ビジュアルオブジェクトトラッキングは、コンピュータビジョンの基本的なビデオタスクです．最近、知覚アルゴリズムの著しい進化により、シングル/マルチオブジェクトおよびボックス/マスクベースのトラッキングの統一が可能になりました．その中でも、Segment Anything Model（SAM）は注目を集めています．本報告では、ビデオ内の何でも高品質にトラッキングするためのフレームワークであるHQTrackを提案します．HQTrackは、主にビデオマルチオブジェクトセグメンター（VMOS）とマスクリファイナー（MR）から構成されています．ビデオの初期フレームでトラッキングするオブジェクトを与えると、VMOSはオブジェクトマスクを現在のフレームに伝播させます．この段階でのマスクの結果は十分に正確ではありません．なぜなら、VMOSはいくつかのクローセットビデオオブジェクトセグメンテーション（VOS）データセットでトレーニングされており、複雑で角のあるシーンに一般化する能力が限られているためです．トラッキングマスクの品質をさらに向上させるために、事前に学習されたMRモデルを使用してトラッキング結果を改善します．私たちのパラダイムの効果を示すものとして、テスト時のデータ拡張やモデルアンサンブルなどのトリックを使用せずに、HQTrackはVisual Object Tracking and Segmentation（VOTS2023）チャレンジで2位にランクインしています．また、HQTrackのコードとモデルはhttps://github.com/jiawen-zhu/HQTrackで利用可能です．
Q&A:
Q: HQTrackフレームワークの目的は何ですか？
A: HQTrackフレームワークの目的は、ビデオ内の任意の対象を高品質で追跡することです．
Q: HQTrackのビデオマルチオブジェクトセグメンター（VMOS）はどのように機能するのですか？
A: VMOSは、最初のフレームの参照（マスクアノテーション）とともに、ビデオの各フレームのターゲットオブジェクトをセグメント化します．現在のフレームのセグメンテーション結果は、外観/識別情報と長期/短期メモリのモデリングを利用して、最初のフレームの時間的次元に沿った伝播によって行われます．VMOSは、DeAOT [38]のバリアントであり、単一の伝播プロセス内でシーン内の複数のオブジェクトのモデリングを実現することができます．
Q: HQTrackにおけるマスクリファイナー（MR）の役割とは？
A: HQTrackにおけるマスクリファイナー（MR）の役割は、ハイクオリティなセグメンテーションマスクを生成することです．MRは、事前にトレーニングされたHQ-SAMを使用しており、HQ-SAMは高品質な注釈付きデータセットを使用してセグメンテーションモデルをトレーニングすることで、セグメンテーションモデルのスケーリングを実現しています．MRは、VMOS（ビデオマルチオブジェクトセグメンター）と組み合わせて使用され、VMOSが生成した初期のセグメンテーションマスクをさらに洗練し、高品質なマスクを生成します．
Q: VMOSのマスクの結果が十分正確でないのはなぜですか？
A: VMOSのマスク結果が十分に正確でない理由は、VMOSの最初のステージのマスクが複雑なシナリオを扱うのに十分な品質がないためです．
Q: HQTrackのVMOSのトレーニングにはどのようなデータセットが使われたのですか？
A: VMOSのトレーニングには、VOTS2023トレーニングセットが使用されました．
Q: 事前に訓練されたMRモデルは、どのようにトラッキングマスクの質を向上させるのか？
A: 予め訓練されたMRモデルは、トラッキングマスクの品質を向上させるために使用されます．VMOSからの予測マスクをMRの入力として取ります．VMOSモデルはスケール制限のあるクローズドセットのデータセットで訓練されているため、VMOSからの最初の段階のマスクは、特に複雑なシナリオの処理には十分な品質を持っていない可能性があります．したがって、大規模に訓練されたセグメンテーションアルゴリズムを使用して、最初のセグメンテーション結果を改善することで、トラッキングマスクの品質を向上させます．
Q: HQTrackでは、テスト時のデータ補強やモデルアンサンブルのようなトリックやテクニックは使われましたか？
A: いいえ、HQTrackではテスト時のデータ拡張やモデルアンサンブルなどのトリックやテクニックは使用されていません．
Q: VOTS2023（Visual Object Tracking and Segmentation）におけるHQTrackの順位は？
A: HQTrackはVisual Object Tracking and Segmentation (VOTS2023)チャレンジで2位にランクインしました．
Q: HQTrackのコードとモデルはどこにありますか？
A: HQTrackのコードとモデルは、https://github.com/jiawen-zhu/HQTrackで入手できます．
WavJourney: Compositional Audio Creation with Large Language Models
著者：Xubo Liu, Zhongkai Zhu, Haohe Liu, Yi Yuan, Meng Cui, Qiushi Huang, Jinhua Liang, Yin Cao, Qiuqiang Kong, Mark D. Plumbley, Wenwu Wang
発行日：2023年07月26日
最終更新日：2023年07月26日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.14335v1
カテゴリ：Sound, Artificial Intelligence, Multimedia, Audio and Speech Processing
概要：
大規模言語モデル（LLM）は、複雑な言語とビジョンのタスクに取り組むために多様な専門モデルを統合することで、非常に有望な成果を示しています．人工知能生成コンテンツ（AIGC）の分野を進化させる上での重要性にもかかわらず、LLMの音声コンテンツ生成への潜在能力はまだ未開拓です．本研究では、テキストの指示に従って音声、音楽、効果音を含むストーリーラインを持つ音声コンテンツの作成の問題に取り組みます．WavJourneyというシステムを提案し、LLMを活用して音声コンテンツ生成のためにさまざまな音声モデルを結びつけます．音響シーンのテキストの説明が与えられると、WavJourneyはまずLLMに対して音声ストーリーテリングに特化した構造化されたスクリプトを生成するように促します．音声スクリプトは、その時空間的な関係に基づいて組織されたさまざまな音声要素を組み込みます．音声の概念的な表現として、音声スクリプトは人間の関与のためのインタラクティブで解釈可能な根拠を提供します．その後、音声スクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、コンピュータプログラムに変換されます．プログラムの各行は、タスク固有の音声生成モデルまたは計算モデルを呼び出します．プログラムは実行され、音声生成のための説明可能な解決策が得られます．さらに、WavJourneyは、SF、教育、ラジオドラマなど、多様な現実世界のシナリオでの実用性を示しています．WavJourneyの説明可能でインタラクティブなデザインは、多ラウンドの対話における人間と機械の共創を促進し、オーディオ制作における創造的な制御と適応性を向上させます．WavJourneyは人間の想像力を音声化し、マルチメディアコンテンツの創造性に新たな可能性を開拓します．
Q&A:
Q: WavJourneyの主な目的は何ですか？
A: WavJourneyの主な目的は、オーディオプロデューサーが異なる専門知識を持つ人々と協力して、実世界のオーディオ制作において人間と機械の共創を促進することです．
Q: WavJourneyはどのようにLarge Language Models（LLM）をオーディオコンテンツ生成に活用していますか？
A: WavJourneyは、LLMsを活用して音声コンテンツを生成します．具体的には、WavJourneyはまずLLMsにオーディオスクリプトを生成するように指示します．このオーディオスクリプトは、事前に定義された構造の形式に従います．これらのオーディオスクリプトは、音声、音楽、効果音の文脈を包括し、それらの時空間的な関係を考慮します．WavJourneyは、複雑な音響シーンを個々の音響要素とその音響レイアウトに分解することで、これらの音響シーンを処理します．オーディオスクリプトをスクリプトコンパイラに入力することで、WavJourneyは、各行のコードがタスク固有の音声生成モデル、音声I/O関数、または計算操作関数を呼び出すコンピュータプログラムを生成します．その後、コンピュータプログラムを実行して音声コンテンツを作成します．
Q: WavJourneyを使って、オーディオ・ストーリーテリングのための構造化されたスクリプトを生成するプロセスを説明してもらえますか？
A: WavJourneyは、LLMsを使用して構成的なオーディオ作成のための構造化されたスクリプトを生成するプロセスです．まず、WavJourneyはLLMsにオーディオスクリプトを生成するように促します．このオーディオスクリプトは、事前に定義された構造の形式に従います．これらのオーディオスクリプトには、音声、音楽、効果音などのさまざまな音の要素が含まれています．また、これらの要素は、それらの時空間的な関係を考慮して組織されています．WavJourneyは、複雑な音響シーンを扱うために、それらを個々の音響要素とその音響レイアウトに分解します．オーディオスクリプトをスクリプトコンパイラに入力することで、WavJourneyは各行のコードがタスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、または計算操作関数を呼び出すコンピュータプログラムを生成します．その後、コンピュータプログラムが実行され、オーディオコンテンツが作成されます．
Q: オーディオスクリプトは、多様なオーディオ要素をどのように取り込み、時空間関係に基づいて整理しているのか．
A: オーディオスクリプトは、異なるオーディオ要素を包括し、それらを空間的および時間的な関係に基づいて整理します．オーディオスクリプトは、オーディオの概念的な表現として、人間の関与に対してインタラクティブで解釈可能な根拠を提供します．
Q: WavJourneyにおけるスクリプトコンパイラの役割と、オーディオスクリプトをコンピュータプログラムに変換する方法について教えてください．
A: WavJourneyのスクリプトコンパイラの役割は、オーディオスクリプトをコンピュータプログラムに変換することです．スクリプトコンパイラは、オーディオスクリプトの各行のコードを実行可能な形式に変換します．このプログラムは、タスク固有のオーディオ生成モデル、オーディオI/O関数、および計算操作関数を呼び出します．スクリプトコンパイラによって生成されたコンピュータプログラムは、後で実行され、複雑な音響シーンを生成します．
Q: WavJourneyで使用されているタスク固有のオーディオ生成モデルや計算操作関数の例を教えてください．
A: WavJourneyでは、タスク固有の音声生成モデルや計算操作関数が使用されています．具体的な例としては、音声の結合やミックスなどが挙げられます．
Q: WavJourneyは、オーディオ生成プロセスにおいて、どのように説明可能性とインタラクティブ性を確保しているのでしょうか？
A: WavJourneyは、音声生成プロセスにおいて説明可能性と対話性を確保するために、音声スクリプトとコンピュータプログラムの両方で解釈可能性を提供しています．音声スクリプトは、音声ストーリーテリングに特化した構造化されたスクリプトを生成するためにLLMsを使用します．音声スクリプトは、時空間的な関係に基づいて組織されたさまざまな音声要素を組み込んでいます．音声スクリプトは、人間の関与のための対話的で解釈可能な根拠として機能します．その後、音声スクリプトはスクリプトコンパイラに入力され、コンピュータプログラムに変換されます．プログラムの各行は、タスク固有の音声生成モデルまたは計算操作関数（例：連結、ミックス）を呼び出します．コンピュータプログラムは実行され、音声生成の説明可能な解決策が得られます．WavJourneyは、SF、教育、ラジオドラマなど、さまざまな現実のシナリオでの実用性を示しています．WavJourneyの説明可能で対話的な設計は、多ラウンドの対話における人間と機械の共創を促進し、音声制作における創造的な制御と適応性を向上させます．WavJourneyは人間の想像力を音声化し、マルチメディアコンテンツ制作における新たな可能性を開拓しています．
Q: WavJourneyが実際に実証されたシナリオと、そのシナリオにおける実用性について詳しく教えてください．
A: WavJourneyは、科学小説、教育、ラジオドラマなどのさまざまなシナリオで使用され、実際のオーディオ制作における実用性が示されています．生成されたオーディオスクリプトとオーディオコンテンツの例は、付録A.6に示されています．WavJourneyは、オーディオコンテンツの作成を容易にする潜在能力を持っています．
Q: WavJourneyは、マルチラウンド・ダイアログにおける人間と機械の共創をどのように促進しているのだろうか？
A: WavJourneyは、多ラウンドの対話において人間と機械の共創を促進することによって、人間と機械の共創を促進します．WavJourneyの説明可能でインタラクティブなデザインにより、オーディオ制作における創造的な制御と適応性を向上させます．WavJourneyは人間の想像力をオーディオ化し、マルチメディアコンテンツの創造性に新たな可能性を開拓します．
Q: マルチメディア・コンテンツ制作におけるWavJourneyの潜在的な意味と利点は何ですか？
A: WavJourneyの潜在的な影響と利点は、マルチメディアコンテンツの創造性と柔軟性を向上させることです．WavJourneyは、LLMsの理解能力と汎用的な知識を活用することで、音声スクリプトを設計することができます．また、WavJourneyは複雑な音響シーンを独立した音要素に分解し、さまざまなタスク固有の音声生成モデルを統合することで、音声コンテンツを自動的に作成することができます．これにより、WavJourneyはマルチメディアコンテンツの制作プロセスを効率化し、より多様な音声要素や複雑な音響関係を持つコンテンツを作成することが可能となります．
Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook
著者：Muhammad Awais, Muzammal Naseer, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Mubarak Shah, Ming-Hsuan Yang, Fahad Shahbaz Khan
発行日：2023年07月25日
最終更新日：2023年07月25日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.13721v1
カテゴリ：Computer Vision and Pattern Recognition, Artificial Intelligence
概要：
ビジョンシステムは、視覚的なシーンの構成的な性質を見て理解するために基本的です．オブジェクトとその位置の複雑な関係、曖昧さ、現実世界の環境の変動は、文法的なルールや音声、深度などの他のモダリティによって自然に説明されることができます．これらのモダリティを結びつけるために学習されたモデルは、大規模なトレーニングデータとともに、コンテキストの推論、一般化、およびテスト時のプロンプト機能を容易にします．これらのモデルは基礎モデルと呼ばれます．このようなモデルの出力は、再トレーニングせずに人間が提供するプロンプトによって変更することができます．例えば、特定のオブジェクトをバウンディングボックスでセグメンテーションする、画像やビデオシーンについて質問をすることによる対話、または言語の指示によるロボットの振る舞いの操作などです．この調査では、これらの新興の基礎モデルについて包括的なレビューを提供します．これには、異なるモダリティ（ビジョン、テキスト、音声など）を組み合わせるための典型的なアーキテクチャ設計やトレーニング目標などが含まれます．さらに、コンピュータビジョンの基礎モデルにおけるさまざまなモダリティ（ビジョン、テキスト、音声など）、トレーニング目標（対照的、生成的）、事前トレーニングデータセット、微調整メカニズム、および一般的なプロンプトパターン（テキスト、ビジュアル、異種）についても議論します．また、評価やベンチマークの困難さ、現実世界の理解の欠如、コンテキストの理解の制約、バイアス、敵対的攻撃への脆弱性、解釈性の問題など、コンピュータビジョンの基礎モデルにおける課題や研究方向についても検討します．この分野の最近の進展についても包括的にレビューし、基礎モデルの幅広い応用について体系的かつ包括的にカバーします．
Q&A:
Q: コンピュータビジョンにおける基礎モデルの定義とは？
A: コンピュータビジョンの文脈における基礎モデルとは、大規模なデータを自己教師ありまたは半教師ありの方法で訓練され、複数の他の下流タスクに適応できるベースモデルのことを指す．基礎モデルは、狭いタスク固有のモデルをより広範で一般的なベースモデルで置き換えることができるため、多くのアプリケーションに対して一度訓練され、迅速に適応することができる．これにより、モデルの開発を迅速化し、ドメイン内外のシナリオでより良いパフォーマンスを提供するだけでなく、基礎モデルのコンテキスト理解の限界、バイアス、攻撃への脆弱性、解釈性の問題など、コンピュータビジョンにおける基礎モデルの課題や研究方向についても議論されている．
Q: 視覚、テキスト、音声といった異なるモダリティ間のギャップを、基礎モデルはどのように埋めるのか？
A: 基礎モデルは、大規模なトレーニングデータと組み合わせて、視覚、テキスト、音声などの異なるモダリティ間のギャップを埋めるために学習されます．これにより、コンテキストの推論、一般化、およびテスト時の迅速な能力が可能となります．具体的には、基礎モデルは、人間が提供するプロンプトを介して出力を変更することができます．たとえば、バウンディングボックスを提供することで特定のオブジェクトをセグメンテーションする、画像やビデオシーンについて質問をすることで対話を行う、または言語の指示を通じてロボットの動作を操作することができます．
Q: 基礎モデルにおいて、異なるモダリティを組み合わせるために使用される典型的なアーキテクチャ設計とは？
A: 私たちは、異なるモダリティ（ビジョン、テキスト、音声など）を組み合わせるための典型的なアーキテクチャデザインについて提供しています．
Q: 対照的モデルや生成的モデルなど、基礎的モデルで使用されるさまざまなトレーニング目標とは？
A: ファウンデーションモデルのトレーニング目標には、対照的な学習（contrastive learning）と生成的な学習（generative learning）があります．
Q: 基礎モデルで使用されること前学習データセットの例を教えてください．
A: 提供された文脈では、以下のような事前学習データセットが基礎モデルで使用されています．例えば、CLIP [215]で使用されたWebImageTextという画像テキストデータセット、SAM [140]で使用されたSA-1Bという部分的に合成されたデータセット、FLAVA [243]で使用されたPMDという組み合わせデータセットなどがあります．
Q: ファインチューニング・メカニズムは、基礎モデルの文脈でどのように機能するのか？
A: 与えられた文脈では、基礎モデルの微調整メカニズムは、特定のタスクのパフォーマンスを向上させるために使用されます．たとえば、線形層のみを微調整することでも、特定のタスクのモデルのパフォーマンスを向上させることができます．したがって、タスク固有のデータセット（例：ImageNet）を使用して、特定のタスクのために事前学習されたモデルを改善することができます．また、一部の研究では、視覚言語モデルをグラウンディングタスクに活用するために、グラウンディングデータセットでモデルを微調整しています．最後に、一部の研究では、ビジョンデータセットを指示調整データセットに変換して、VLモデルが下流のタスクに対応できるようにしています．
Q: テキスト、ビジュアル、ヘテロジニアスなど、基礎モデルでよく使われるプロンプティングのパターンとは？
A: 基礎モデルでは、テキスト、ビジュアル、異種のモダリティの3つの一般的なプロンプトパターンが使用されます．
Q: コンピュータビジョンの基礎モデルに関する未解決の課題と研究の方向性は？
A: コンピュータビジョンの基礎モデルにおけるオープンな課題と研究方向には、評価とベンチマーキングの困難さ、現実世界の理解の不足、文脈理解の制約、バイアス、敵対的攻撃への脆弱性、解釈性の問題があります．
Q: バイアス、敵対的攻撃に対する脆弱性、解釈可能性の問題など、基礎モデルが直面する限界や問題について議論できますか？
A: 基礎モデルには、バイアス、敵対的攻撃への脆弱性、解釈性の問題などの制限や問題があります．これらの攻撃は、モデルが誤った出力を生成する可能性がある入力を用意することで行われます．また、基礎モデルはトレーニングに使用されるデータに存在するバイアス、ステレオタイプ、偏見を受け継ぐことがあります．これにより、モデルの予測結果にもバイアスが反映される可能性があります．さらに、基礎モデルの解釈性にも問題があります．これらのモデルは複雑な内部構造を持ち、その動作を理解することが困難です．
LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition
著者：Chengsong Huang, Qian Liu, Bill Yuchen Lin, Tianyu Pang, Chao Du, Min Lin
発行日：2023年07月25日
最終更新日：2023年07月25日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.13269v1
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence
概要：
この論文では、大規模言語モデル（LLM）を新しいタスクに適応させるために、低ランク適応（LoRA）がよく使用されます．本研究では、LoRAの組み合わせ可能性を調査し、多様な与えられたタスクでトレーニングされたLoRAモジュールを目的に組み立てるための戦略的なフレームワークであるLoraHubを紹介しています．LoraHubは、新しいタスクからわずかな例を使用して、複数のLoRAモジュールを柔軟に組み合わせることを可能にし、人間の専門知識を必要としません．特筆すべきは、この組み合わせには追加のモデルパラメータや勾配が必要ないことです．Big-Bench Hard（BBH）ベンチマークから得られた実証結果は、LoraHubが少数の例でのシナリオでインコンテキスト学習のパフォーマンスを効果的に模倣できることを示しており、各推論入力にインコンテキストの例が必要ないことを除外しています．私たちの研究の重要な貢献の一つは、LoRAコミュニティの育成であり、ユーザーがトレーニングされたLoRAモジュールを共有し、新しいタスクへの応用を容易にすることです．また、このリソースは一般へのアクセスを広げ、進歩を促すことが期待されています．さらに、コードはhttps://github.com/sail-sg/lorahubで利用可能です．
Q&A:
Q: LoraHubの目的は何ですか？
A: LoraHubの目的は、異なるタスクで訓練されたLoRAモジュールを組み合わせて新しいタスクに適応性のあるパフォーマンスを実現するための戦略的なフレームワークを提供することです．LoraHubは、新しいタスクからわずかな例を使用して複数のLoRAモジュールを柔軟に組み合わせることができ、追加のモデルパラメータや人間の専門知識を必要としません．LoraHubは、少数の例と勾配フリーの最適化プロセスを使用してLoRAモジュールの重みを反復的に更新することで、効率的かつコスト効果の高い方法を提供します．LoraHubは、一般的な知能やLLMの製品化の進展を促進するために、LoRAコミュニティを育成し、ユーザーが訓練されたLoRAモジュールを共有して新しいタスクに適用することを可能にするリソースとなることを期待しています．
Q: LoraHubはどのようにして未知のタスクに適応できるパフォーマンスを実現しているのか？
A: LoraHubは、追加のモデルパラメータや人間の専門知識を必要とせず、新しいタスクからわずか数例の使用により、複数のLoRAモジュールを流体的に組み合わせることによって、未知のタスクに適応性のあるパフォーマンスを実現します．勾配フリー最適化プロセスを介した重みの反復更新により、LoraHubは、少数のショットシナリオでインコンテキスト学習のパフォーマンスに効果的に一致し、推論中のインコンテキスト例の必要性を除去します．LoRAモジュールの再利用と組み合わせを促進することにより、LoraHubはトレーニングコストを最小限に抑えながら、より一般的で適応性のあるLLMに向けて作業します．
Q: LoraHubの構成には、モデルパラメータや勾配を追加する必要がありますか？
A: LoraHubの構成には追加のモデルパラメータや勾配は必要ありません．
Q: LoraHubはどのようにして、数発のシナリオにおけるイン・コンテキスト学習のパフォーマンスを模倣しているのだろうか？
A: LoraHubは、in-context学習と同等の性能をfew-shotシナリオで模倣することができます．これは、LoraHubがin-context学習と同様のパフォーマンスを達成することができることを示す実験結果によって裏付けられています．
Q: LoraHubは各推論入力と一緒にインコンテキストの例を必要としますか？
A: いいえ、LoraHubは推論ごとにコンテキストの例を必要としません．
Q: 研究においてLoRAのコミュニティを育成する意義は？
A: 私たちの研究におけるLoRAコミュニティの育成の重要性は、ユーザーが訓練されたLoRAモジュールを共有し、それらを新しいタスクに適用することができるようにすることです．このリソースにより、一般的な知能およびLLMの生産におけるアクセスが広がり、進歩が促進されると予想されます．
Q: LoRAのコミュニティは、訓練されたLoRAモジュールを新しいタスクに適用することをどのように促進するのか？
A: LoRAコミュニティは、訓練されたLoRAモジュールを新しいタスクに適用することを容易にする役割を果たしています．ユーザーは自分の訓練済みのLoRAモジュールを共有することができ、これによりリソースの最適な活用が可能となります．
Q: LoraHubは、一般的なインテリジェンスとLLMの生産における進歩にどのように貢献していますか？
A: LoraHubは、LoRAモジュールの共有を促進し、新しいタスクへの適用を容易にすることで、一般的な知能とLLMの生産の進歩に貢献しています．
FacTool: Factuality Detection in Generative AI — A Tool Augmented Framework for Multi-Task and Multi-Domain Scenarios
著者：I-Chun Chern, Steffi Chern, Shiqi Chen, Weizhe Yuan, Kehua Feng, Chunting Zhou, Junxian He, Graham Neubig, Pengfei Liu
発行日：2023年07月25日
最終更新日：2023年07月26日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.13528v2
カテゴリ：Computation and Language, Artificial Intelligence
概要：
ジェネレーティブプリトレーニングモデルの出現により、高品質なテキストの合成が容易になりましたが、生成されたテキストの事実の誤りを特定することにも課題が生じています．具体的には、(1) ジェネレーティブモデルによって処理されるタスクの範囲が広がり、事実の誤りを含むリスクが増加しています．(2) 生成されたテキストは長く、個々の事実に明確な粒度が欠けています．(3) ファクトチェックのプロセス中には明示的な証拠が不足しています．これらの課題を考慮し、本論文では、大規模言語モデル（例：ChatGPT）によって生成されたテキストの事実の誤りを検出するためのタスクとドメインに依存しないフレームワークであるFacToolを提案しています．知識ベースのQA、コード生成、数理推論、科学文献レビューという4つの異なるタスクでの実験は、提案手法の有効性を示しています．FacToolのコードは、ChatGPTプラグインインターフェースに関連付けられたhttps://github.com/GAIR-NLP/factoolで公開されています．
Q&A:
Q: 作成されたテキスト中の事実誤認を特定する上での課題は何か？
A: 生成されたテキストにおけること実の誤りを特定する際の課題は、以下の3つです．まず、生成モデルによって処理されるタスクの範囲が広がり、それに伴って事実の誤りが含まれるリスクが増加します．次に、生成されたテキストは長大であり、個々の事実に明確な粒度が定義されていない傾向があります．さらに、事実チェックのプロセス中には明示的な証拠が不足しています．
Q: 事前に訓練された生成モデルは、高品質なテキストの合成にどのように貢献するのか？
A: 生成事前学習済みモデルは、高品質のテキストの合成に貢献します．これは、自然言語処理のさまざまなタスクを単一のシーケンス生成問題に統合する統一アーキテクチャを提供するためです．このアーキテクチャにより、ユーザーは自然言語インターフェースを介して複数のタスク（例：質問応答、コード生成、数学問題の解決、科学文献の生成）を実行できます．生成モデルは、高品質のテキストを合成するための豊富な情報とパターンを学習し、それを利用してタスクを達成することができます．
Q: より幅広いタスクにおいて、事実誤認を含むリスクに対する生成モデルの影響は？
A: 生成モデルの登場により、幅広いタスクにおいて事実の誤りを含むリスクが増加しました．
Q: 生成されたテキストは、長さや個々の事実の粒度において、他のタイプのテキストとどう違うのか？
A: 生成されたテキストは通常、長く、個々の事実の明確に定義された粒度を欠いています．
Q: ファクトチェックの過程における明確な証拠の乏しさとは何か？
A: 事実確認の過程で明示的な証拠が不足しています．
Q: FacToolのコンセプトと、この文章で述べられている課題にどのように対処しているのか説明していただけますか？
A: FacToolは、大規模言語モデル（LLM）の制約による自動生成コンテンツの不正確さや真実からの逸脱を解決するためのツールです．FacToolは、ChatGPTによって強化されたフレームワークであり、事実性検出における性能向上を目指しています．FacToolは、論理的な推論エラーや矛盾する証拠、主観的な形容詞による曖昧さなど、様々な課題に対処することができます．
Q: FacToolはどのようなタスクやドメインをカバーしていますか？
A: FacToolはタスクとドメインに関係なく設計されたフレームワークであり、生成型AIの事実エラー検出の問題に取り組んでいます．
Q: さまざまなタスク（知識ベースのQA、コード生成、数学的推論、科学的文献レビュー）におけること実誤認の検出におけるFacToolの有効性の例を示していただけますか？
A: FacToolの効果を示す具体的な例として、以下のタスクでの事実エラーの検出における成果が挙げられます．
- 知識ベースのQA：FacToolは、知識ベースのQAにおいても事実エラーの検出に効果的であり、GPT-4はほとんどのシナリオで最も優れた事実性を持っています．
- コード生成：FacToolはコード生成においても事実エラーの検出に有効であり、Vicuna-13BなどのチャットボットはKBベースのQAではまずまずの事実性を持っていますが、より困難なシナリオでは性能が低下します．
- 数学的な推論：FacToolは数学的な推論においても事実エラーの検出に役立ちます．
- 科学文献のレビュー：FacToolは科学文献のレビューにおいても事実エラーの検出に有効です．
Q: FacToolのコードは公開されていますか？もしそうなら、どこにアクセスできますか？
A: はい、FacToolのコードは公開されています．公開されている場所はhttps://github.com/GAIR-NLP/factoolです．
Q: FacToolの制限や今後の開発予定はありますか？
A: 現在のFACTOOLにはいくつかの制限があります．例えば、LLMの生成テキストは長く、個々の事実に明確な粒度が欠けているため、事実チェックのプロセス中に明示的な証拠が不足しています．また、FACTOOLは特定のドメインやタスクに依存しない汎用的なフレームワークですが、将来的にはさらなるドメインやタスクへの適用が計画されています．さらに、FACTOOLの改善や拡張も検討されており、より正確な事実検出や証拠収集の手法が開発される予定です．
Aligning Large Language Models with Human: A Survey
著者：Yufei Wang, Wanjun Zhong, Liangyou Li, Fei Mi, Xingshan Zeng, Wenyong Huang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu
発行日：2023年07月24日
最終更新日：2023年07月24日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.12966v1
カテゴリ：Computation and Language
概要：
この調査では、以下の側面を含む、これらのアライメント技術の包括的な概要を提供します． (1) データ収集：LLMのアライメントのための高品質な指示を効果的に収集するための方法について、NLPベンチマークの使用、人間の注釈、強力なLLMの活用などを含めて詳細に説明します． (2) トレーニング手法：LLMのアライメントに使用される主要なトレーニング手法について詳細に説明します．私たちの調査では、監督付きファインチューニング、オンラインおよびオフラインの人間の選好トレーニング、およびパラメータ効率の良いトレーニングメカニズムを含みます． (3) モデル評価：これらの効果を評価するための方法について説明します．さらに、私たちは調査結果をまとめ、洞察を提供し、この分野での将来の研究の有望な方向性を明らかにします．したがって、この調査は、LLMのアライメントを人間指向のタスクと期待により適したものにすることに関心のある人々にとって貴重な情報源となります．関連するGitHubリンクでは、最新の論文を収集しています．
Q&A:
Q: この文章で言及されている大規模言語モデル（LLM）の限界は何ですか？
A: LLMsの制限として、人間の指示の誤解、潜在的にバイアスのあるコンテンツの生成、事実に基づかない情報の生成が挙げられる．
Q: LLMアラインメントのための質の高いインストラクションは、どのようにして効果的に集められるのでしょうか？
A: LLMのアラインメントのために高品質な指示を効果的に収集する方法は、データ収集方法に関する研究で詳細に説明されています．高品質な指示を収集するためには、以下の方法が使用されます．まず、アンケート調査やインタビューなどの定性的な手法を使用して、人間の期待や価値観に関する情報を収集します．また、大規模なデータセットを使用して、統計的な手法を用いて指示を抽出することもあります．さらに、既存の文書やデータベースから指示を収集するための情報抽出技術も利用されます．これらの方法を組み合わせることで、高品質な指示を収集することができます．
Q: LLMのアライメントに採用されている一般的なトレーニング方法とはどのようなものですか？
A: LLMの整列に使用される主なトレーニング方法には、監督された微調整、オンラインおよびオフラインの人間の好みに基づくトレーニング、およびパラメータ効率の良いトレーニングメカニズムが含まれます．
Q: LLMアライメントにおけるスーパーバイズド・ファインチューニングのコンセプトについて教えてください．
A: Supervised Fine-tuning（SFT）は、既存の基礎的なLLMを人間と合わせるために使用される方法です．具体的には、入力の指示xに対して、SFTは次のようにして正解の応答yに対するクロスエントロピー損失を計算します：[L_{ft} = -\sum_{t} \log P_{LLM}(y_{i’}, t | x, y_{i’}, <t)] SFTは、LLMがプロンプトの意味を理解し、意味のある応答を生成するのを支援します．SFTの主な制限は、LLMに最適な応答についてのみ教えることができ、細かい比較を提供することができないことです．
Q: LLMアライメントで使用されるオンラインとオフラインの人間嗜好トレーニング方法とは？
A: オンライン人間の好みトレーニングとは、ポリシー、行動ポリシー、報酬、および価値モデルの間での相互作用を必要とするトレーニング手順であり、ハイパーパラメータの調整が必要です．一方、オフライン人間の好みトレーニングは、ランキングベースのアプローチを使用しており、人間の好みがランキング結果として表現されることが多いです．
Q: LLMアライメントで使われるパラメータ効率の良い学習メカニズムはありますか？
A: はい、LLMアライメントにはパラメータ効率の良いトレーニングメカニズムが使用されています．
Q: 人間整合LLMの有効性を評価するために、どのような方法が用いられているのか？
A: 人間に合わせたLLMの効果を評価するためには、多面的なアプローチを用いてその効果を評価する方法が使用されます．具体的には、アノテーションの収集、強力なLLMの活用、そしてモデルの評価方法が含まれます．
Q: ヒューマン・アラインLLMの評価に対する多面的なアプローチの例を教えてください．
A: 人間に合わせたLLMの評価には、多面的なアプローチが使用されます．具体的には、LLMを効果的な評価に使用する方法や、クラウドソーシングを活用して高品質な評価を行う方法があります．また、LLMと人間が異なる評価タスクを割り当てることで、効率と品質の両方を維持するためのLLM-人間共同評価フレームワークの開発も可能です．
Q: 主な調査結果と結論は？
A: 調査の主な結果と結論は、LLMsのアライメントに関する洞察を提供し、将来の研究の方向性を示しています．調査は、アライメント指示の収集、アライメントトレーニング、アライメント評価の研究努力を要約しています．また、調査はLLMsのアライメントの現状を概観し、研究者や実践者がLLMsを人間の価値観や期待に合わせる複雑さを理解するのに役立つことを目指しています．
Q: LLMアライメントの分野で、将来有望な研究の道筋について教えてください．
A: LLMのアライメントの将来的な研究の方向性については、いくつかの有望な研究の方向が示されています．具体的には、より細かい指示データの管理、アライメントのトレーニング、アライメントの評価などが挙げられます．これらの研究の方向性は、LLMのアライメントの改善に向けた洞察を提供し、さらなる研究のインスピレーションとなることが期待されます．
L-Eval: Instituting Standardized Evaluation for Long Context Language Models
著者：Chenxin An, Shansan Gong, Ming Zhong, Mukai Li, Jun Zhang, Lingpeng Kong, Xipeng Qiu
発行日：2023年07月20日
最終更新日：2023年07月31日
URL：http://arxiv.org/pdf/2307.11088v2
カテゴリ：Computation and Language
概要：
最近、単一の長い入力やより長い会話の処理を効果的に行うために、指示に従うモデルの文脈の長さを拡張することに関心が高まっています．GPT-4やClaudeなどのプロプライエタリモデルは、非常に長い入力の処理において重要な進展を示していますが、オープンソースのモデルはまだ実験の初期段階にあります．また、文脈を拡張することが、検索などの従来の方法に比べて実用的な下流タスクでどれだけ改善されるかは明確ではありません．この課題に対処するために、長い文脈の言語モデルの標準化された評価を提案します．具体的には、L-Evalを開発しました．L-Evalには411の長文書と2,000以上の人間によるクエリ-レスポンスのペアが含まれており、法律、金融、学校の講義、長い会話、ニュース、長編小説、会議などの領域をカバーしています．L-Evalは多様な評価方法と指示スタイルを採用しており、長い文脈の言語モデル（LCLM）のより信頼性のある評価を可能にしています．さらに、私たちの調査結果によれば、オープンソースのモデルは商用モデルに比べて性能が劣る傾向にありますが、通常のバージョンと比較しても印象的なパフォーマンスを示しています．LLaMA2-13Bは、オープンエンドのタスク（turbo-16k-0613に対して42％の勝率）と4,000の文脈長でのクローズドエンドのタスクで最も優れた結果を達成しています．私たちは、新しい評価スイート、コード、およびすべてのオープンソースのLCLM、GPT4-32k、Cluade-100kからの生成結果を公開しています．
Q&A:
Q: 指導フォローモデルの文脈の長さを延長する目的は何ですか？
A: instruction-following modelsの文脈の長さを拡張する目的は、単一のターンの長い入力（例：論文の要約）やより広範な履歴を持つ会話を効果的に処理するためです．
Q: 非常に長い入力の処理に大きな進歩を示した独自のモデルとは？
A: 与えられた文脈では、特許技術のモデルであるGPT-4とClaudeが非常に長い入力を処理する能力において大きな進展を示しています．
Q: オープンソース化されたモデルは、プロプライエタリなモデルと比較して、長時間の入力をどのように処理するのだろうか？
A: オープンソースのモデルはまだ実験の初期段階にあり、非常に長い入力を処理するためのプロプライエタリモデルと比較して劣っている可能性があります．
Q: 文脈を拡張する代わりに使える伝統的な方法とは？
A: 提案された文脈を拡張する代わりに使用できる伝統的な方法は、検索ベースの言語モデルです．
Q: 文脈を拡張することで、検索などの従来の方法よりも大きな利益をもたらすことができるのだろうか？
A: 提供された文脈を拡張することは、検索などの従来の方法に比べて大幅な利益をもたらす可能性があります．
Q: コンテクストを拡大することで、川下の実践的なタスクにおいて、通常のカウンターパートをどのように改善するのか？
A: 提案された長い文脈言語モデル（LCLM）は、通常の対応物と比較して実用的な下流タスクで大幅な改善をもたらします．
Q: L-Evalとは何ですか？
A: L-Evalは、LCLMの現在の状態と制約に関する貴重な洞察を提供するものです．L-Evalは、実践的な長文書を様々なドメインで扱い、長い文脈のモデリングの進歩を促進するための試験ベッドとして利用できます．L-Evalベンチマークには、法律、金融、学校の講義、長い会話、ニュース、長編小説、会議など、さまざまなドメインが含まれており、異なるドメインでのパフォーマンスを分析することができます．400以上の文書が含まれており、平均長は7217語で、複数のスタイルの指示と長い入力に従っています．すべてのクエリ-レスポンスのペアは手動でチェックされ、品質が高いことが保証されています．L-Evalには、文書内の文の数などの総合的な情報が必要な合成質問もアノテーションされていますが、実際の会話ではほとんど発生しない可能性があるため、その割合は非常に小さいです．L-Evalベンチマークのアノテーションパイプラインと統計については、セクション3を参照してください．
Q: L-Evalはどのような評価方法や指導スタイルを採用しているのですか？
A: L-Evalは、n-gramマッチングメトリクスからLLM評価、人間の評価まで、さまざまな評価フレームワークを使用しています．L-Evalは、法律、金融、学校の講義、長い会話、ニュース、長編小説、会議など、さまざまなドメインでのパフォーマンスを分析するためのベンチマークを導入しています．L-Evalには400以上のドキュメントが含まれており、平均長は7217語で、さまざまなスタイルの指示と長い入力に従っています．また、2000以上の指示とそれに対応する応答も含まれています．すべてのクエリ-レスポンスのペアは手動でチェックされ、品質が高いことが保証されています．L-Evalは、オープンソースのデータセットを使用して再注釈されており、新たに2つのデータセットも作成されています．また、文書内の文の数などの総合的な情報を必要とする合成質問も注釈されていますが、実際の会話ではほとんど発生しない可能性があるため、その割合は非常に小さいです．L-Evalの評価方法は、クローズドエンドのタスクでは完全一致で評価され、オープンエンドのタスクではLLMを使用した評価が主なメトリックとなっています．
Q: オープンソースのモデルは、一般的に商用モデルと比較してどのようなパフォーマンスを示すのでしょうか？
A: オープンソースモデルは商用モデルに比べて性能が劣ることがあります．表3に示されているように、商用モデルであるGPT3.5-16k、GPT4-32k、Claude-100kはオープンソースモデルよりも進んでいます．Claude-100kはGPT-4よりも短い文脈のベンチマークでは劣るものの、一般的にはGPT-4よりも優れた結果を出しています．閉じたタスクに関しては、表2に示されているように、その優位性はより明確です．しかし、特に要約タスクのようなオープンエンドの生成タスクにおいては、商用モデルとオープンソースモデルの差は閉じたタスクほど重要ではありません．要約タスクはモデルによる推論能力よりも基本的な言語生成能力に依存すると考えられます．
Q: オープンエンドとクローズドエンドの両タスクで最良の結果を出すのはどのモデルか？
A: オープンエンドタスクとクローズドエンドタスクの両方で最も優れた結果を達成するのは、Claude-100kモデルです．
