ARPA: A Novel Hybrid Model for Advancing Visual Word Disambiguation Using Large Language Models and Transformers

要約

急速に進化する自然言語処理とコンピューター ビジョンの分野では、視覚的単語感覚の曖昧さ回避 (VWSD) が重要かつ困難なタスクとなっています。
マルチモーダルデータをシームレスに統合して解釈できるモデルの探求は、これまで以上に急務となっています。
人間の認識の深さと微妙なニュアンスで言語を理解しながら、同時に周囲の世界の豊かな視覚的コンテキストを解釈できるシステムを想像してみてください。
私たちは、大規模な言語モデルの比類のない文脈理解とトランスフォーマーの高度な特徴抽出機能を融合するアーキテクチャである ARPA を紹介します。このアーキテクチャは、カスタム グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) レイヤーを通過して、データ内の複雑な関係や微妙なニュアンスを学習します。
この革新的なアーキテクチャは、視覚的な単語の曖昧さ回避において新たなベンチマークを設定するだけでなく、そのコンポーネントの相乗的な強みを活用することで言語データと視覚データが相互作用する方法を変革する態勢を整えた多用途フレームワークを導入し、最も複雑な曖昧さ回避シナリオでも堅牢なパフォーマンスを保証します。
一連の実験と比較分析を通じて、私たちのモデルの実質的な利点を明らかにし、この分野の標準を再定義する可能性を強調します。
アーキテクチャの優れた能力を超えて、当社のアーキテクチャは、洗練されたデータ拡張やマルチモーダル トレーニング技術などの実験的強化を通じて優れています。
ARPA の導入は、視覚的な単語の曖昧さ回避における重要なマイルストーンとなり、言語的モダリティと視覚的モダリティの間のギャップを埋める魅力的なソリューションを提供します。
私たちは、研究者や実践者を招待して、このようなハイブリッド モデルが人工知能の前例のない進歩を促進する未来を想像しながら、モデルの機能を探索してください。

要約(オリジナル)

In the rapidly evolving fields of natural language processing and computer vision, Visual Word Sense Disambiguation (VWSD) stands as a critical, yet challenging task. The quest for models that can seamlessly integrate and interpret multimodal data is more pressing than ever. Imagine a system that can understand language with the depth and nuance of human cognition, while simultaneously interpreting the rich visual context of the world around it. We present ARPA, an architecture that fuses the unparalleled contextual understanding of large language models with the advanced feature extraction capabilities of transformers, which then pass through a custom Graph Neural Network (GNN) layer to learn intricate relationships and subtle nuances within the data. This innovative architecture not only sets a new benchmark in visual word disambiguation but also introduces a versatile framework poised to transform how linguistic and visual data interact by harnessing the synergistic strengths of its components, ensuring robust performance even in the most complex disambiguation scenarios. Through a series of experiments and comparative analysis, we reveal the substantial advantages of our model, underscoring its potential to redefine standards in the field. Beyond its architectural prowess, our architecture excels through experimental enrichments, including sophisticated data augmentation and multi-modal training techniques. ARPA’s introduction marks a significant milestone in visual word disambiguation, offering a compelling solution that bridges the gap between linguistic and visual modalities. We invite researchers and practitioners to explore the capabilities of our model, envisioning a future where such hybrid models drive unprecedented advancements in artificial intelligence.

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