最近の視覚言語の事前トレーニング済みモデルは、画像検索やビデオキャプションなどのさまざまな最終タスクで有望な進歩を示しています。しかし、最近提案された Winoground データセットでは、モデル

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/15 12:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728121144807955268/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.00768v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.00768v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2211.00768v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ウィノグラウンドはなぜ難しいのですか?視覚言語的構成性の失敗の調査</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/captioning">captioning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reasoning">reasoning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">最近の視覚言語の事前トレーニング済みモデルは、画像検索やビデオ キャプションなどのさまざまな最終タスクで有望な進歩を示しています。しかし、最近提案された Winoground データセットでは、モデル</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221115#bookmark-4728121144807955268"><span class="datetime-body">2022/11/15 12:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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