生成AIを用いてDALL-Eの論文「Zero-Shot Text-to-Image Generation (2021)」を読んでみた

#   はじめに

生成AIを用いてDALL-Eの論文「Zero-Shot Text-to-Image Generation (2021)」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

(論文の分かりやすい解説記事は見るのですが、実際の論文までチェックしないので、生成AIを使って内容を把握してみました。)

従来の手法は、複雑なアーキテクチャや補助的な情報を付加して、特定種類のデータセットで学習するアプローチが多かった所、12億パラメータの自己回帰型Transformerモデルを2.5億の画像テキストペアで訓練し、自然言語による高精度な画像生成を実現したことが分かりました。今後はさらに大規模なデータセットを活用してゼロショット性能の向上を目指していることが分かりました。
また、16ビット精度で1億パラメータを超えるモデルを訓練する際には、16ビットによる勾配のアンダーフローが発生して、学習の不安定性の原因となることが分かりました。
(その他、[末尾の「分かったこと」章を参照](#分かったこと))

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

##   他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/51fdd02775b7234b7aa4

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/3e118869f674ea10b16c

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/03fcb6242079501c6919

##   対象の論文

論文: (DALL-Eに関する論文)

[2102.12092] Zero-Shot Text-to-Image Generation
https://arxiv.org/abs/2102.12092
(PDF: https://arxiv.org/pdf/2102.12092)

##   質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

* Abstract
* \---
* 1.-Introduction
* \---
* 2.-Method
* \---
* 2.1. Stage One: Learning the Visual Codebook
* \---
* 2.2. Stage Two: Learning the Prior
* \---
* 2.3. Data Collection
* \---
* 2.4. Mixed-Precision Training
* \---
* 2.5. Distributed Optimization
* \---
* 2.6. Sample Generation
* \---
* 3.-Experiments
*  3.1. Quantitative Results
* \---
* 3.2. Data Overlap Analysis
*  3.3. Qualitative Findings
* \---
* 4.-Conclusion

##   生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に**質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて**、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

**生成AIへの質問例:**
```
(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
```

```
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
```
※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③④⑤、⑥⑦⑧⑨⑩
※各章節に応じて、その章節内で明らかに不要な質問は、適宜除外。

※各章節に応じて、適宜下記の質問を追加。
```
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)
⑫難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
```
※その他、不明点があれば、適宜、ピンポイントで質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいて**いつも知りたいと思う点**(**改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明**)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば**記事を表に変換する**ようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、**1節分程度の量に**とどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高くなります。

##   事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

DALL-Eについての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

https://data-analytics.fun/2021/05/31/understanding-openai-dalle/

##   注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。


#   生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

##   生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

https://chatgpt.com/share/6703c2df-3aa8-800d-9566-d2a54880a1d0

##   Abstract

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
Abstract
Text-to-image generation has traditionally fo-
cused on finding better modeling assumptions for
training on a fixed dataset. These assumptions
might involve complex architectures, auxiliary
losses, or side information such as object part la-
bels or segmentation masks supplied during train-
ing. We describe a simple approach for this task
based on a transformer that autoregressively mod-
els the text and image tokens as a single stream of
data. With sufficient data and scale, our approach
is competitive with previous domain-specific mod-
els when evaluated in a zero-shot fashion.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**  
この章節では、テキストから画像を生成するタスクにおける新しいアプローチが提案されている。このアプローチは、従来の複雑なモデリング仮定や補助損失、サイド情報（例：オブジェクトのパートラベルやセグメンテーションマスク）を必要とせず、シンプルなTransformerモデルに基づいている点が特徴である。

**要旨**  
- 従来の手法は、複雑なアーキテクチャや補助損失、サイド情報を使用して、固定されたデータセットで学習するアプローチが多かった。
- 提案手法は、Transformerを用いてテキストと画像トークンを1つのデータストリームとして自己回帰的にモデル化する。
- 提案手法は、十分なデータとスケールがあれば、ゼロショット評価時に従来のドメイン特化型モデルに匹敵する性能を発揮する。

**②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。**  
- Transformerモデルを使用し、テキストトークンと画像トークンを統合した単一のデータストリームとして処理する。  
- 自己回帰的なモデリングを行い、次のトークンを逐次予測する形式で訓練を行う。  
- サイド情報やオブジェクトパートのラベル、セグメンテーションマスクなどの補助情報は使用せず、純粋にテキストと画像データのみでモデルを学習する。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。**  
- モデルアーキテクチャに特定のドメイン固有の情報を組み込まず、シンプルな自己回帰型のTransformerに基づいて設計されている点が特徴的である。
- 十分なデータ量とスケールでトレーニングすることで、従来のドメイン特化型モデルに匹敵する性能を実現した。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。**  
- 自己回帰的なTransformerモデルは、トークンを逐次的に予測するため、テキストと画像の関係を効率的にモデル化できる。これにより、補助的なサイド情報がなくても、テキストから画像への変換が可能である。

**⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。**  
- 提案手法は、十分なデータとスケールが与えられた場合、ゼロショット評価でドメイン特化型モデルに匹敵する性能を示した。

##   1. Introduction

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
1. Introduction
Modern machine learning approaches to text to image syn-
thesis started with the work of Mansimov et al. (2015),
who showed that the DRAW Gregor et al. (2015) generative
model, when extended to condition on image captions, could
also generate novel visual scenes. Reed et al. (2016b) later
demonstrated that using a generative adversarial network
(Goodfellow et al., 2014), rather than a recurrent variational
auto-encoder, improved image fidelity. Reed et al. (2016b)
showed that this system could not only generate objects with
recognizable properties, but also could zero-shot generalize
to held-out categories.
Over the next few years, progress continued using a combi-
nation of methods. These include improving the generative
model architecture with modifications like multi-scale gen-
erators (Zhang et al., 2017; 2018), integrating attention and
auxiliary losses (Xu et al., 2018), and leveraging additional
sources of conditioning information beyond just text (Reed
et al., 2016a; Li et al., 2019; Koh et al., 2021).
Separately, Nguyen et al. (2017) propose an energy-based
framework for conditional image generation that obtained
a large improvement in sample quality relative to contem-
porary methods. Their approach can incorporate pretrained
discriminative models, and they show that it is capable of
performing text-to-image generation when applied to a cap-
tioning model pretrained on MS-COCO. More recently, Cho
et al. (2020) also propose a method that involves optimiz-
ing the input to a pretrained cross-modal masked language
model. While significant increases in visual fidelity have oc-
curred as a result of the work since Mansimov et al. (2015),
samples can still suffer from severe artifacts such as object
distortion, illogical object placement, or unnatural blending
of foreground and background elements.
Recent advances fueled by large-scale generative models
suggest a possible route for further improvements. Specifi-
cally, when compute, model size, and data are scaled care-
fully, autoregressive transformers (Vaswani et al., 2017)
have achieved impressive results in several domains such as
text (Radford et al., 2019), images (Chen et al., 2020), and
audio (Dhariwal et al., 2020).
By comparison, text-to-image generation has typically been
evaluated on relatively small datasets such as MS-COCO
and CUB-200 (Welinder et al., 2010). Could dataset size and
model size be the limiting factor of current approaches? In
this work, we demonstrate that training a 12-billion param-
eter autoregressive transformer on 250 million image-text
pairs collected from the internet results in a flexible, high
fidelity generative model of images controllable through
natural language.
The resulting system achieves high quality image generation
on the popular MS-COCO dataset zero-shot, without using
any of the training labels. It is preferred over prior work
trained on the dataset by human evaluators 90% of the time.
We also find that it is able to perform complex tasks such
as image-to-image translation at a rudimentary level. This
previously required custom approaches (Isola et al., 2017),
rather emerging as a capability of a single, large generative
model.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**  
この章節では、テキストから画像生成するための現代的な機械学習手法に関する歴史的な背景と進展が述べられている。特に、Mansimovら(2015)の初期研究から始まり、GANベースのアプローチや自己回帰型Transformerの採用によって大規模モデルの導入と性能向上が示されている。また、提案手法として大規模な自己回帰型Transformerを使用し、ゼロショットで高品質な画像生成が可能であることを主張している。

**要旨**
- Mansimovら(2015)がDRAWモデルを用いて初めて画像生成タスクに取り組んだ。
- Reedら(2016b)は、生成的敵対ネットワーク（GAN）を使用して画像の忠実度を向上させた。
- その後の研究では、マルチスケール生成器、アテンション、補助損失、追加のコンディショニング情報などを活用した改善が行われた (Zhang et al., 2017; Xu et al., 2018)。
- Nguyenら(2017)はエネルギーベースのフレームワークを提案し、事前訓練された識別モデルを組み込むことでサンプル品質を大幅に向上させた。
- 大規模な自己回帰型Transformerモデルを訓練することで、自然言語で制御可能な高忠実度な画像生成が可能となった。
- 提案モデルは、MS-COCOデータセットでゼロショットで高品質な画像生成を達成し、人間の評価者から90%の確率で以前の手法よりも好まれる結果を示した。

**②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。**  
- Mansimovら(2015)はDRAWモデルをキャプションに基づいて拡張し、視覚的なシーンを生成した。
- Reedら(2016b)はGANを使用し、オブジェクトの認識可能な特性を持つ画像を生成し、ゼロショットでの一般化も実現した。
- Nguyenら(2017)はエネルギーベースのフレームワークを提案し、事前訓練されたモデルを利用してキャプションを基に画像を生成する方法を開発した。
- 本研究では、12億パラメータの自己回帰型Transformerモデルを250百万の画像テキストペアで訓練し、ゼロショットでMS-COCOデータセット上で画像生成を行った。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。**  
- 既存のモデルアーキテクチャを使用せず、自己回帰型のTransformerを用いてテキストと画像の両方を一元的に扱うことが可能なアプローチを採用している。
- 訓練に使用するデータセットを大幅に拡張し、250百万の画像テキストペアを使用した。
- モデルサイズを12億パラメータにスケールアップすることで、自然言語による高精度な画像生成を実現した。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。**  
- 大規模な自己回帰型Transformerモデルは、各トークン（テキストや画像トークン）の相互依存関係を高度にモデル化できるため、より高度なテキストから画像への変換が可能である。
- 十分なデータとスケールを持つことにより、モデルがゼロショットでも優れたパフォーマンスを発揮できることが示された。

**⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。**  
- 提案手法はMS-COCOデータセット上でゼロショットの画像生成を行い、90%の人間評価者に従来のモデルよりも好まれた。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

| モデル/アプローチ               | 主な技術                | データセット           | 性能向上の特徴                          | 評価結果                                      |
|----------------------------------|-------------------------|------------------------|------------------------------------------|-----------------------------------------------|
| Mansimov et al. (2015)           | DRAWモデル               | キャプションデータ     | キャプションに基づく画像生成             | 視覚的シーンの生成を初めて実現                |
| Reed et al. (2016b)              | GAN                      | MS-COCO                | オブジェクトの認識可能な特性の生成       | ゼロショットでの一般化が可能                  |
| Zhang et al. (2017, 2018), Xu et al. (2018) | マルチスケール生成器、アテンション | MS-COCO, CUB-200        | 生成器の改良、追加の損失関数を導入         | より高品質な画像生成                         |
| Nguyen et al. (2017)             | エネルギーベースフレームワーク | MS-COCO                | 事前訓練された識別モデルを活用           | サンプル品質の大幅な向上                     |
| 本研究 (12B Transformer)         | 自己回帰型Transformer     | 250百万画像テキストペア | 大規模データセットを活用し、ゼロショット | MS-COCOで90%の評価者に従来モデルより好まれる |

**解説**  
この表は、過去の手法と今回の12B自己回帰型Transformerモデルの性能やアプローチの違いを比較している。特に、各手法が使用したデータセットや技術、性能向上のポイントを示している。また、12B Transformerモデルは、より大規模なデータとパラメータ数を使用しており、ゼロショット学習においても高評価を受けている点が特徴である。

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

| 研究名                           | 年                      | 追加技術                | 目的                                     |
|----------------------------------|-------------------------|-------------------------|------------------------------------------|
| Mansimov et al. (2015)           | 2015                    | DRAWモデル               | 視覚的シーン生成の初歩的な実現            |
| Reed et al. (2016b)              | 2016                    | GAN                      | より忠実な画像生成                       |
| Nguyen et al. (2017)             | 2017                    | エネルギーベースフレームワーク | 高品質なサンプル生成                     |
| Zhang et al. (2017, 2018), Xu et al. (2018) | 2017-2018               | マルチスケール生成器、アテンション | より高品質な画像生成の実現               |
| 本研究 (12B Transformer)         | 2024                    | 自己回帰型Transformer     | ゼロショットによる自然言語からの画像生成 |

**解説**  
この表は、各研究が採用した技術や追加した手法をまとめ、目的や目的に沿った改善の方向性を示している。

**⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 用語                             | 説明                                                                                                                                             |
|----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 自己回帰型モデル                 | 前の出力を次の入力として連続的に処理するモデル。                                                                                               |
| Transformer                      | 自然言語処理や生成タスクで使われるモデルで、アテンションメカニズムを利用して長距離の依存関係を捉える。                                           |
| GAN (生成的敵対ネットワーク)     | 画像やデータの生成タスクに使われるネットワークで、生成器と識別器の2つのネットワークが相互に訓練される。                                         |
| エネルギーベースモデル           | データのエネルギーを最小化するように学習するモデル。                                                                                           |
| ゼロショット学習                 | 学習に使用していないカテゴリやデータに対して、直接新しいタスクを実行する学習法。                                                                 |
| MS-COCO                          | 画像とそのキャプションを提供する大規模なデータセット。                                                                                            |
| CUB-200                          | 鳥類の画像データセットで、画像認識や生成に使われる。                                                                                            |
| マルチスケール生成器             | 画像生成において、複数の異なるスケールの特徴を扱う生成器。                                                                                       |

**⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名     | 説明                                      | 次元・型                    |
|------------|-------------------------------------------|-----------------------------|
| 12B        | 12億パラメータを持つモデルを示す           | 整数                         |
| 250 million | 訓練データとして使用された画像テキストペアの数 | 整数                         |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

本文内で図や表については具体的な番号や参照が見られないため、「無し」と記載する。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。(元文にある内容のみ記載・類推して付け足しは不要、|参照番号|概要説明|の表へ、関連するもの同士でまとめて並べ替え)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑪関連研究の参照番号を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 参照番号              | 概要説明                                                                                                           |
|-----------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| Mansimov et al. (2015) | DRAWモデルを使用して、キャプションに基づいた視覚的シーン生成の初歩的な実証。                                         |
| Gregor et al. (2015)   | DRAWモデルの提案者。                                                                                             |
| Reed et al. (2016b)    | GANを使用して、オブジェクトの認識可能な特性を生成し、ゼロショットでの一般化を実証。                               |
| Goodfellow et al. (2014)| GAN（生成的敵対ネットワーク）の提案者。                                                                         |
| Zhang et al. (2017, 2018)| マルチスケール生成器を導入し、生成モデルの改良を提案。                                                           |
| Xu et al. (2018)       | アテンションと補助損失を導入し、画像生成の精度を向上。                                                            |
| Reed et al. (2016a)    | テキスト以外の条件情報を活用する手法を提案。                                                                     |
| Li et al. (2019)       | 追加の条件情報を使用して生成モデルの性能を改善。                                                                  |
| Koh et al. (2021)      | テキスト以外の多様な条件を使用する新たな手法を提案。                                                             |
| Nguyen et al. (2017)   | エネルギーベースフレームワークを使用して、キャプションから画像生成の精度を向上。                                   |
| Cho et al. (2020)      | 事前学習されたクロスモーダルのマスク言語モデルを用いて、入力を最適化する手法を提案。                               |
| Isola et al. (2017)    | 画像から画像への翻訳タスクに特化した手法を提案。                                                                 |
| Vaswani et al. (2017)  | Transformerモデルを提案し、自然言語処理などでの優れた性能を実証。                                                  |
| Radford et al. (2019)  | テキスト生成タスクにTransformerを使用し、優れた結果を示した。                                                     |
| Chen et al. (2020)     | 画像生成におけるTransformerの性能を示した。                                                                      |
| Dhariwal et al. (2020) | 音声生成タスクにおいて、Transformerの効果を証明。                                                                |
| Welinder et al. (2010) | CUB-200データセットの提供者。鳥類の画像認識や生成に広く利用されている。                                           |

**解説**  
この表は、本文中で参照されている関連研究の番号と、それぞれの研究の概要をまとめたものである。

##   2. Method

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2. Method
Our goal is to train a transformer (Vaswani et al., 2017) to
autoregressively model the text and image tokens as a single
stream of data. However, using pixels directly as image
tokens would require an inordinate amount of memory for
high-resolution images. Likelihood objectives tend to pri-
oritize modeling short-range dependencies between pixels
(Salimans et al., 2017), so much of the modeling capac-
ity would be spent capturing high-frequency details instead
of the low-frequency structure that makes objects visually
recognizable to us.
We address these issues by using a two-stage training proce-
dure, similar to (Oord et al., 2017; Razavi et al., 2019):
• Stage 1. We train a discrete variational autoen-
coder (dVAE)1 to compress each 256×256 RGB image
into a 32 × 32 grid of image tokens, each element of
which can assume 8192 possible values. This reduces
the context size of the transformer by a factor of 192
without a large degradation in visual quality (see Fig-
ure 1).
• Stage 2. We concatenate up to 256 BPE-encoded text
tokens with the 32 × 32 = 1024 image tokens, and
train an autoregressive transformer to model the joint
distribution over the text and image tokens.
The overall procedure can be viewed as maximizing the
evidence lower bound (ELB) (Kingma & Welling, 2013;
Rezende et al., 2014) on the joint likelihood of the model
distribution over images x, captions y, and the tokens z
for the encoded RGB image. We model this distribution
using the factorization pθ,ψ (x, y, z) = pθ (x | y, z)pψ (y, z),
which yields the lower bound
ln pθ,ψ (x, y) > E
z∼qφ(z | x)
( ln pθ (x | y, z) −
β DKL(qφ(y, z | x), pψ (y, z))), (1)
where:
• qφ denotes the distribution over the 32 × 32 image
tokens generated by the dVAE encoder given the RGB
image x2;
• pθ denotes the distribution over the RGB images gen-
erated by the dVAE decoder given the image tokens;
and
• pψ denotes the joint distribution over the text and image
tokens modeled by the transformer.
Note that the bound only holds for β = 1, while in practice
we find it helpful to use larger values (Higgins et al., 2016).
The following subsections describe both stages in further
detail.3

Figure 1. Comparison of original images (top) and reconstructions
from the discrete VAE (bottom). The encoder downsamples the
spatial resolution by a factor of 8. While details (e.g., the texture of
the cat’s fur, the writing on the storefront, and the thin lines in the
illustration) are sometimes lost or distorted, the main features of the
image are still typically recognizable. We use a large vocabulary
size of 8192 to mitigate the loss of information.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

本節は、テキストと画像のトークンを1つのデータストリームとして扱うためのトランスフォーマーモデルのトレーニング方法について記載している。

要旨は以下の通りである:
- トランスフォーマーモデルにより、テキストと画像を統合してモデル化する。
- 高解像度画像をそのまま使用するとメモリが過剰に消費されるため、ピクセルを直接使用せず、画像トークンに変換して処理を行う。
- 2段階のトレーニング手法を採用し、dVAEを使用して画像のトークン化を行い、トランスフォーマーでテキストと画像トークンの同時分布をモデル化する。
- 最終的にはELBO (Evidence Lower Bound) に基づくトレーニングを行い、効率的に画像生成を実現する。

**②具体的な処理方法の記載**

処理は次の2つのステージで行われる。

- **ステージ1**:  
  - 離散変分オートエンコーダー (dVAE) を使用し、256×256のRGB画像を32×32のグリッドに圧縮し、各グリッド要素が8192通りの値を持つ画像トークンに変換する。これにより、トランスフォーマーのコンテキストサイズが192分の1に縮小され、視覚的な品質が大幅に損なわれることはない (図1参照)。
  
- **ステージ2**:  
  - 256トークンまでのBPEエンコードされたテキストトークンと、32×32の1024個の画像トークンを連結し、オートリグレッシブなトランスフォーマーでテキストと画像トークンの同時分布をモデル化する。

さらに、ELBOを最大化する形でのトレーニングが行われ、以下の式が使われる:
$
\ln p_{\theta,\psi}(x, y) > E_{z \sim q_\phi(z|x)} \left( \ln p_\theta(x | y, z) - \beta D_{\text{KL}}(q_\phi(y, z | x), p_\psi(y, z)) \right)
$
ここで:
- $q_\phi$ はdVAEエンコーダーが生成する32×32の画像トークンの分布を示す。
- $p_\theta$ はdVAEデコーダーによって画像トークンから生成されるRGB画像の分布を示す。
- $p_\psi$ はトランスフォーマーがモデル化するテキストと画像トークンの同時分布を示す。

実際には、β = 1の時にこの下限が成り立つが、β > 1の方が性能が向上する (Higgins et al., 2016)。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **画像のトークン化**:  
  高解像度の画像をそのまま扱うとメモリ消費が非常に大きくなるため、dVAEによって画像を圧縮し、トークン化することで計算資源を大幅に節約している。これにより、トランスフォーマーモデルが効率的に画像とテキストの関係を学習できる。

- **ELBOの最大化**:  
  トレーニングの際に、ELBO (Evidence Lower Bound) の最大化を目的としており、これはdVAEによるトークン化とトランスフォーマーによる同時分布モデル化の効率的な統合を図っている。

- **βの使用**:  
  βの値を1よりも大きくすることで、より良い結果が得られることが示されており、これは従来の手法における発見を適用している点で工夫と言える (Higgins et al., 2016)。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- 高周波数のピクセル間依存関係よりも、低周波数の構造を優先してモデリングすることで、視覚的に重要な特徴を捉えることが可能である。これにより、オブジェクトの認識が容易になる。
- 画像をトークン化することで、メモリ使用量を削減しつつ、トランスフォーマーが効率的に学習できるようになる。
- ELBOの最大化は、dVAEとトランスフォーマーの2つの要素を効率的に統合し、トレーニング効率と精度を両立させるメカニズムとして機能している。

**⑤性能が向上した記載**

- 図1では、dVAEによる圧縮と復元の結果を比較しており、視覚的な特徴は保持されているが、細部 (猫の毛の質感や看板の文字など) は若干失われることが示されている。それにもかかわらず、主要な視覚的特徴は認識可能なレベルで維持されている。

- このトレーニング方法により、メモリ消費が抑えられ、かつ視覚的品質の低下が最小限に抑えられている。

:::note info
本論文では、VQ-VAEを「dVAE」と記載している。
:::

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

| 比較項目                       | ピクセルを直接使用する場合           | dVAEによる画像トークン化          |
|------------------------------|------------------------------|-----------------------------|
| メモリ消費                     | 非常に大きい                     | 大幅に削減                   |
| コンテキストサイズ（トランスフォーマー） | 非常に長い                     | 192分の1に縮小              |
| モデリングの焦点               | 高周波数の詳細を優先             | 低周波数の構造を優先         |
| 視覚的品質の劣化               | 該当なし                        | 大きな劣化なし（図1参照）    |
| 計算資源の効率性               | 非効率的                        | 効率的                      |

**解説**

この表は、画像を直接ピクセルとして使用する場合と、提案手法であるdVAEを用いて画像をトークン化する場合の違いを比較したものである。直接ピクセルを使用すると、メモリ消費とコンテキストサイズが非常に大きくなり、計算資源の効率が低下する。一方、dVAEによる画像トークン化では、メモリとコンテキストサイズが大幅に削減され、モデルは低周波数の構造に焦点を当てることができる。これにより、主要な視覚的特徴を保持しつつ効率的な学習が可能になる（図1参照）。

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

| ステージ  | 処理内容                                       | 詳細                                                  |
|-----------|--------------------------------------------|-------------------------------------------------------|
| ステージ1 | dVAEの訓練                                    | 256×256のRGB画像を32×32の画像トークンに圧縮。各トークンは8192通りの値を取る。コンテキストサイズを192分の1に削減。 |
| ステージ2 | トランスフォーマーの訓練                        | 最大256個のBPEエンコードされたテキストトークンと1024個の画像トークンを連結し、テキストと画像トークンの同時分布を自己回帰的にモデル化。 |

**解説**

この表は、提案手法の2段階のトレーニング手順をまとめたものである。ステージ1ではdVAEを用いて画像を圧縮・トークン化し、ステージ2ではトランスフォーマーを用いてテキストと画像トークンの同時分布を学習する。

**⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 用語                                 | 説明                                               |
|--------------------------------------|----------------------------------------------------|
| オートリグレッシブ                    | 以前のトークンに基づいて次のトークンを予測するモデルの特性。 |
| トランスフォーマー                    | アテンション機構を用いたモデルで、長期依存関係を効率的に学習。 |
| dVAE（離散変分オートエンコーダー）   | 画像を離散的なトークンに圧縮する変分オートエンコーダーの一種。 |
| BPE（Byte Pair Encoding）            | 頻出する文字やバイトのペアを再帰的に結合してテキストをエンコードする手法。 |
| エビデンス下限（ELBO）                | モデルの対数尤度の下限を示す関数で、変分推論の最適化に用いられる。 |
| Kullback-Leiblerダイバージェンス（DKL）| 2つの確率分布間の差異を測る尺度。情報理論に基づく。     |
| コンテキストサイズ                   | モデルが一度に処理するトークンの総数。                 |
| 高周波数詳細                         | 画像の細部やテクスチャなどの高周波数成分。             |
| 低周波数構造                         | 画像の全体的な形状や配置などの低周波数成分。           |

**⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名           | 説明                                                         | 次元・型                     |
|------------------|------------------------------------------------------------|------------------------------|
| $ x $          | RGB画像                                                    | 256×256×3のテンソル          |
| $ y $          | キャプション（テキスト）                                    | 最大256トークンのシーケンス   |
| $ z $          | エンコードされた画像トークン                                 | 32×32のグリッド、各要素は8192通りの値 |
| $ p_{\theta,\psi}(x, y, z) $ | モデル分布の同時確率                                 | 確率値                       |
| $ p_{\theta}(x \| y, z) $     | dVAEデコーダーによるRGB画像の条件付き分布            | 確率値                       |
| $ p_{\psi}(y, z) $           | トランスフォーマーがモデル化するテキストと画像トークンの同時分布 | 確率値                       |
| $ q_{\phi}(z \| x) $          | dVAEエンコーダーによる画像トークンの条件付き分布     | 確率値                       |
| $ D_{\text{KL}} $            | Kullback-Leiblerダイバージェンス                      | 非負の実数                   |
| $ \beta $                    | ELBOの調整パラメータ                                  | 実数（通常はβ ≥ 1）         |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

- **図1**:

  - **主張ポイント**: dVAEによる画像の圧縮と再構成の結果を示し、主要な視覚的特徴が保持されていることを示している。
  
  - **掲載理由**: 提案手法のステージ1であるdVAEが、画像の解像度を8分の1にダウンサンプリングしても、視覚的な認識に必要な情報を維持できることを視覚的に示すため。
  
  - **注目ポイント**: 上段がオリジナル画像、下段がdVAEで再構成された画像である。猫の毛の質感や店頭の文字、イラストの細線などの詳細は一部失われたり歪んだりしているが、主要な特徴は認識可能である点。また、情報の損失を軽減するために語彙サイズを8192と大きく設定している点も重要である。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/767cfc8b-65a1-8e95-2508-b124b0bd58b9.png)

##   2.1. Stage One: Learning the Visual Codebook

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.1. Stage One: Learning the Visual Codebook
In the first stage of training, we maximize the ELB with
respect to φ and θ, which corresponds to training a dVAE
on the images alone. We set the initial prior pψ to the uni-
form categorical distribution over the K = 8192 codebook
vectors, and qφ to be categorical distributions parameterized
by the 8192 logits at the same spatial position in the 32 × 32
grid output by the encoder.
The ELB now becomes difficult to optimize: as qψ is a dis-
crete distribution, and we cannot use the reparameterization
gradient to maximize it. Oord et al. (2017); Razavi et al.
(2019) address this using an online cluster assignment pro-
cedure coupled with the straight-through estimator (Bengio
et al., 2013). We instead use the gumbel-softmax relax-
ation (Jang et al., 2016; Maddison et al., 2016), replacing the
expectation over qφ with one over qτ
φ, where the relaxation
becomes tight as the temperature τ → 0. The likelihood
for pθ is evaluated using the log-laplace distribution (see
Appendix A.3 for a derivation).
The relaxed ELB is maximized using Adam (Kingma &
Ba, 2014) with exponentially weighted iterate averaging.
Appendix A.2 gives a complete description of the hyper-
parameters, but we found the following to be especially
important for stable training:
• Specific annealing schedules for the relaxation temper-
ature and step size. We found that annealing τ to 1/16
was sufficient to close the gap between the relaxed
validation ELB and the true validation ELB with qφ
intsead of qτ
φ.
• The use of 1 × 1 convolutions at the end of the encoder
and the beginning of the decoder. We found that reduc-
ing the receptive field size for the convolutions around
the relaxation led to it generalizing better to the true
ELB.
• Multiplication of the outgoing activations from the
encoder and decoder resblocks by a small constant, to
ensure stable training at initialization.
We also found that increasing the KL weight to β = 6.6
promotes better codebook usage and ultimately leads to a
smaller reconstruction error at the end of training.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**① 何についての記載か? + 要旨は何?**

この節は、提案手法の最初のステージである「視覚コードブックの学習」について記載している。このステージでは、画像に対してdVAE（離散変分オートエンコーダー）を訓練し、コードブックのベクトルを最適化することが目的である。

- dVAEの学習は、変分推論に基づき、エビデンス下限（ELB）を最大化する手法である。
- 初期の事前分布 $ p_{\psi} $ は一様分布に設定され、コードブックは8192個のベクトルを持つ。
- 離散分布 $ q_{\phi} $ の最適化には、従来の再パラメータ化勾配法が適用できないため、gumbel-softmax緩和を用いる。
- 緩和されたELBをAdamオプティマイザーで最大化し、特定のアニーリングスケジュールや1×1の畳み込みなどの工夫を取り入れることで安定した学習を実現している。

**② 具体的な処理方法の記載**

このステージの具体的な処理方法は以下の通りである。

- **dVAEの訓練**: 初期の事前分布 $ p_{\psi} $ は、K = 8192のコードブックベクトルに対して一様カテゴリカル分布に設定される。また、エンコーダーから出力される32×32のグリッド上で、8192のロジットによりパラメータ化されたカテゴリカル分布 $ q_{\phi} $ が利用される。
- **ELBの最適化**: 再パラメータ化勾配が離散分布には使用できないため、gumbel-softmax緩和を用いる。温度パラメータ $ \tau $ が0に近づくと緩和が厳密になる。
- **事後分布 $ q_{\tau \phi} $ の使用**: 再パラメータ化された分布を使い、緩和されたELBの期待値を計算する。
- **pθの尤度評価**: この分布はログラプラス分布を使用して評価される（詳細はAppendix A.3に記載）。
- **最適化**: 緩和されたELBは、Adamオプティマイザーと指数移動平均を用いて最大化される。

**③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **gumbel-softmax緩和**: Oordら（2017）やRazaviら（2019）の手法とは異なり、オンラインクラスタリングではなくgumbel-softmax緩和を用いることで、離散分布の扱いを簡略化し、温度パラメータを制御することでより安定した最適化が可能となっている。
- **アニーリングスケジュール**: 緩和温度 $ \tau $ とステップサイズに対して特定のアニーリングスケジュールを使用し、$ \tau $ を1/16まで低下させることで、緩和されたELBと真のELBのギャップを縮めることができた。
- **1×1の畳み込み層**: エンコーダーとデコーダーの両方の出力に対して1×1の畳み込みを使用し、受容野を小さくすることで緩和処理後の一般化能力が向上した。
- **安定した初期化**: エンコーダーとデコーダーのResBlockの出力に小さな定数を乗じることで、訓練開始時の安定性を確保している。
- **KL重みの増加**: KL項の重み $ \beta $ を6.6に増加させ、コードブックの使用率を高め、最終的な再構成誤差を低減した。

**④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- **gumbel-softmax緩和**: 離散分布 $ q_{\phi} $ に対して通常の再パラメータ化が不可能なため、gumbel-softmaxを用いることで、連続的な緩和が可能となる。温度パラメータ $ \tau $ が0に近づくほど、離散分布に近い動作を再現できるため、より正確な最適化が可能になる。
- **1×1畳み込み層の導入**: 緩和処理の前後で受容野を縮小することで、ノイズや不要な詳細を除去し、緩和されたELBのギャップを縮小する。
- **KL項の増加**: KLダイバージェンスの重み $ \beta $ を高めることで、エンコーダーがコードブックのすべてのベクトルを均等に使用するよう促進し、再構成の多様性を高める効果がある。

**⑤ 性能が向上した記載**

- **KL項の増加に伴う再構成誤差の低減**: KL重みを6.6に設定することで、コードブックの利用が改善され、最終的な再構成誤差が低減したことが確認されている（具体的な数値や図表は文中に記載されていない）。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

記載されている主な比較は、従来のオンラインクラスタリング手法と本論文で使用されているgumbel-softmax緩和の違いである。また、エンコーダー・デコーダーの構造における1×1畳み込みの導入による性能向上も言及されている。これを以下に表形式でまとめる。

| 手法 | 特徴 | メリット | デメリット | 出典 |
|---|---|---|---|---|
| オンラインクラスタリング (Oord et al., 2017; Razavi et al., 2019) | クラスタ割り当てをオンラインで行い、直通推定器を使用 | 離散分布の最適化が可能 | 緩やかに収束する | Oord et al. (2017), Razavi et al. (2019) |
| Gumbel-Softmax緩和 (本手法) | 離散分布を連続的に緩和し、温度パラメータで制御 | 離散分布に近い形で緩和が可能、温度制御により安定 | 高精度な最適化には低温度が必要 | Jang et al. (2016), Maddison et al. (2016) |
| 1×1畳み込み | エンコーダーとデコーダーの出力に小さな受容野を持つ畳み込みを導入 | 緩和後の一般化能力を向上させる | 追加の計算コスト | 本手法 |

**⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

表にできそうな部分として、学習に用いる重要なハイパーパラメータが挙げられる。特に、温度パラメータのアニーリングスケジュールやステップサイズの設定が記載されているため、それらを以下にまとめる。

| ハイパーパラメータ | 値 | 説明 |
|---|---|---|
| 温度パラメータ $ \tau $ | 1/16 | ELB緩和において、温度が低いほど緩和が正確になる。 |
| KL項の重み $ \beta $ | 6.6 | コードブックの使用を促進し、再構成誤差を減少させる。 |
| ステップサイズ | 記載無し | 最適化におけるステップサイズ。詳細はAppendix A.2に記載。 |

**⑧ 難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 用語 | 説明 |
|---|---|
| dVAE (離散変分オートエンコーダー) | 画像を離散的なコードブックベクトルに圧縮するオートエンコーダー。 |
| Gumbel-Softmax緩和 | 離散分布を連続的な分布に緩和し、温度制御によって近似を行う手法。 |
| アニーリングスケジュール | ハイパーパラメータ（特に温度や学習率）を徐々に減少させる手法。 |
| 1×1畳み込み | 畳み込み層の受容野を1×1に設定し、空間的な依存関係を制御する手法。 |
| KLダイバージェンス | 2つの確率分布の間の非対称的な差異を測る指標。 |

**⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名 | 説明 | 次元・型 |
|---|---|---|
| $ p_{\psi} $ | 初期の事前分布、コードブックベクトルの一様分布 | ベクトル |
| $ q_{\phi} $ | エンコーダーによって生成されるカテゴリカル分布 | ベクトル |
| $ \tau $ | Gumbel-Softmax緩和の温度パラメータ | スカラー |
| $ \beta $ | KL項の重み | スカラー |
| $ \theta $ | dVAEデコーダーのパラメータ | ベクトル |

**⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

- **図1**: オリジナル画像（上段）とdVAEによる再構成画像（下段）を比較した図。この図は、エンコーダーによる空間的な解像度の低下にもかかわらず、再構成画像の視覚的な特徴が保持されていることを示すために掲載されている。特に、猫の毛や文字などの細部は一部失われているが、主要な構造は認識可能である点が注目ポイントである。

##   2.2. Stage Two: Learning the Prior

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.2. Stage Two: Learning the Prior
In the second stage, we fix φ and θ, and learn the prior
distribution over the text and image tokens by maximizing
the ELB with respect to ψ. Here, pψ is represented by a
12-billion parameter sparse transformer (Child et al., 2019).
Given a text-image pair, we BPE-encode (Sennrich et al.,
2015) the lowercased caption using at most 256 tokens5
with vocabulary size 16,384, and encode the image using
32 × 32 = 1024 tokens with vocabulary size 8192. The
image tokens are obtained using argmax sampling from the
dVAE encoder logits, without adding any gumbel noise.6
Finally, the text and image tokens are concatenated and
modeled autoregressively as a single stream of data.
The transformer is a decoder-only model in which each im-
age token can attend to all text tokens in any one of its 64
self-attention layers. The full architecture is described in Ap-
pendix B.1. There are three different kinds of self-attention
masks used in the model. The part of the attention masks
corresponding to the text-to-text attention is the standard
causal mask, and the part for the image-to-image attention
uses either a row, column, or convolutional attention mask.7
We limit the length of a text caption to 256 tokens, though
it is not totally clear what to do for the “padding” positions
in between the last text token and the start-of-image token.
One option is to set the logits for these tokens to −∞ in the
self-attention operations. Instead, we opt to learn a special
padding token separately for each of the 256 text positions.
This token is used only when no text token is available. In
preliminary experiments on Conceptual Captions (Sharma
et al., 2018), we found that this resulted in higher validation
loss, but better performance on out-of-distribution captions.
We normalize the cross-entropy losses for the text and image
tokens by the total number of each kind in a batch of data.
Since we are primarily interested in image modeling, we
multiply the cross-entropy loss for the text by 1/8 and the
cross-entropy loss for the image by 7/8. The objective is
optimized using Adam with exponentially weighted iterate
averaging; Appendix B.2 describes the training procedure
in more detail. We reserved about 606,000 images for vali-
dation, and found no signs of overfitting at convergence.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**① 何についての記載か? + 要旨は何?**

この章では、**第二段階として事前分布の学習**について記載されている。この段階では、テキストと画像のトークンに対して事前分布を学習し、モデルが自動回帰的にそれらを扱えるようにすることが目標である。

要旨は以下の通り:
- テキストと画像トークンの事前分布を学習する。
- **12億パラメータのスパーストランスフォーマーモデル**を用いて、事前分布 $p_{\psi}$ を学習する。
- **BPE（Byte Pair Encoding）で符号化**されたキャプションとdVAEで符号化された画像トークンを、単一のデータストリームとして自動回帰的にモデル化する。
- **3種類の自己注意マスク**を使用し、テキストからテキスト、画像から画像に注意を向ける。
- **特別なパディングトークン**を用いることで、より良い性能を得ることを目指す。

**② 具体的な処理方法の記載**

- テキスト・画像トークンの事前分布を学習する際、事前分布 $p_{\psi}$ は12億パラメータのスパーストランスフォーマーを使用して表現される【Child et al., 2019】。
- テキストキャプションは、BPE (Byte Pair Encoding) により**最大256トークン**に符号化され、語彙サイズは16,384である【Sennrich et al., 2015】。
- 画像トークンは、dVAEエンコーダのロジットからargmaxサンプリングにより得られ、**1024トークン**に符号化され、語彙サイズは8192である。ここでは**gumbelノイズ**は加えられない。
- テキストと画像のトークンは、単一のデータストリームとして自動回帰的にモデル化される。  
- **3種類の自己注意マスク**が使用され、テキスト-テキスト間は標準的な因果マスクが適用され、画像-画像間の注意には行、列、畳み込み型のいずれかのマスクが使用される。
- **特別なパディングトークン**が各テキスト位置に対して学習され、キャプションと画像トークンの間のパディングに使用される。

**③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **パディングトークンの導入**: キャプションの最後のトークンと画像の最初のトークンの間に生じるパディングの問題に対して、特別に学習されたパディングトークンを導入することで、これを解決している。これにより、特に分布外のキャプションに対して、性能が向上したと述べられている。
- **クロスエントロピー損失の重みづけ**: テキストトークンと画像トークンのクロスエントロピー損失は、それぞれのバッチ内のトークン数で正規化される。さらに、テキストの損失には1/8、画像の損失には7/8の重みを与えることで、画像のモデリングに焦点を当てた最適化が行われる。

**④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- **パディングトークンの学習**により、キャプションと画像のトークンが自然に結びつくことで、モデルは分布外のキャプションに対しても対応可能となる。これは、従来のパディング処理（例えば、ロジットを $-\infty$ に設定する手法）では、テキストと画像の関係を正しく学習できないためである。
- **クロスエントロピー損失の重み付け**は、テキストよりも画像に重点を置いた最適化を可能にし、画像モデリングの精度を高める。特に、画像のトークン数が多いため、これに対する重みを強くすることで、より詳細なモデリングが可能になる。

**⑤ 性能が向上した記載**

- **特別なパディングトークンの使用**により、Conceptual Captionsデータセットでのアウト・オブ・ディストリビューションキャプションに対するパフォーマンスが向上したとされている。具体的な数値は記載されていないが、**バリデーションロスが減少**したことが報告されている。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

比較の具体的な記載としては、特別なパディングトークンを使用した場合と、従来のロジットを $-\infty$ に設定する手法のパフォーマンスが比較されている。以下の表でまとめる。

| 比較項目                    | 従来の方法 (ロジットを $-\infty$ に設定) | 特別なパディングトークンの使用   |
|----------------------------|------------------------------------------|-----------------------------------|
| パフォーマンス              | 分布内キャプションで安定的だが、分布外では低下 | 分布外のキャプションに対しても良好 |
| バリデーションロス          | 高め                                      | 低下                             |
| モデルの柔軟性              | 固定的な処理                              | キャプションと画像の自然な結びつき |

対応する図/表番号は論文内に明記されていない。

**⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

上記⑥以外では、クロスエントロピー損失の正規化方法に関する記載が表にまとめられる。

| トークンの種類 | 正規化方法                       | 損失の重み付け |
|----------------|---------------------------------|----------------|
| テキスト       | トークン数で正規化               | 1/8            |
| 画像           | トークン数で正規化               | 7/8            |

**⑧ 具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 数値          | 説明                                                                 |
|---------------|----------------------------------------------------------------------|
| 12億          | スパーストランスフォーマーのパラメータ数 (Child et al., 2019)        |
| 256           | キャプションの最大トークン数                                          |
| 16,384        | テキストの語彙サイズ                                                  |
| 1024          | 画像トークンの数 (32 × 32)                                           |
| 8192          | 画像トークンの語彙サイズ                                              |
| 64            | トランスフォーマーモデルの自己注意層の数                              |
| 606,000       | バリデーションデータに使用した画像の数                                |
| 1/8           | テキストのクロスエントロピー損失の重み                               |
| 7/8           | 画像のクロスエントロピー損失の重み                                    |

**⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 変数名  | 説明                                         | 次元・型           |
|---------|----------------------------------------------|--------------------|
| $ p_{\psi} $  | テキスト・画像トークンに対する事前分布の確率        | ベクトル           |
| $ \phi $      | エンコーダのパラメータ                               | ベクトル           |
| $ \theta $    | デコーダのパラメータ                               | ベクトル           |
| $ \psi $      | 事前分布のパラメータ                               | ベクトル           |
| $ \text{BPE} $| Byte Pair Encoding のテキスト符号化方法             | エンコード関数      |
| $ q_{\phi} $  | 事後分布                                          | カテゴリカル分布   |
| $ q_{\tau \phi} $| gumbel-softmax 緩和による事後分布                  | カテゴリカル分布   |
| $ \tau $      | 温度パラメータ                                      | スカラー           |

**⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

論文内の該当箇所には、特定の図や表が明記されていないため、「無し」と記載する。

##   2.3. Data Collection

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.3. Data Collection
Our preliminary experiments for models up to 1.2 billion pa-
rameters were carried out on Conceptual Captions, a dataset
of 3.3 million text-image pairs that was developed as an
extension to MS-COCO (Lin et al., 2014).
To scale up to 12-billion parameters, we created a dataset of
a similar scale to JFT-300M (Sun et al., 2017) by collecting
250 million text-images pairs from the internet. This dataset
does not include MS-COCO, but does include Conceptual
Captions and a filtered subset of YFCC100M (Thomee et al.,
2016). As MS-COCO was created from the latter, our train-
ing data includes a fraction of the MS-COCO validation
images (but none of the captions). We control for this in the
quantitative results presented in Section 3 and find that it has
no appreciable bearing on the results. We provide further
details about the data collection process in Appendix C.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**① 何についての記載か? + 要旨は何?**

このセクションは、モデルの訓練に使用したデータセットの収集に関する記載である。以下が要旨である。

- 概念キャプション(Conceptual Captions)を使用して、最大1.2億パラメータのモデルを訓練した。
- 12億パラメータのモデルの訓練には、インターネットから集めた2億5000万件のテキストと画像ペアのデータセットを使用した。
- データセットにはMS-COCOを含まず、概念キャプションとYFCC100Mのフィルタリングされたサブセットが含まれている。
- MS-COCOバリデーションの一部の画像はデータセットに含まれているが、キャプションは含まれていない。

**② 具体的な処理方法の記載**

- **最大1.2億パラメータのモデル**: Conceptual Captions（概念キャプション）データセット（3.3百万のテキスト-画像ペア）を使用して実験を行った。このデータセットはMS-COCOの拡張版である（Lin et al., 2014）。
- **12億パラメータモデル**: インターネットから収集した2億5000万件のテキストと画像ペアを使用。これにはConceptual Captionsと、YFCC100Mのフィルタリングされたサブセットが含まれる（Thomee et al., 2016）。MS-COCOデータは含まれていないが、MS-COCOバリデーションの一部の画像が含まれている。

**③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- データセットにはMS-COCOのキャプションが含まれておらず、MS-COCOバリデーションの一部の画像のみを使用している。これにより、過剰なデータ重複による影響を排除している。
- 大規模なデータセットの作成のために、2億5000万件のテキストと画像のペアをインターネットから収集し、訓練データを大幅に拡張している。

**④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

大規模なデータセットを使用することで、モデルがより多様なデータから学習できるようになり、性能が向上する。特に、インターネットから収集された2億5000万件のペアは、従来の3.3百万ペアのデータセットに比べてスケールが大きく、より豊富な表現力を持つモデルの学習を可能にしている。

**⑤ 性能が向上した記載**

- 記載されていないが、12億パラメータにスケールアップされたモデルの性能が向上していることが示唆されている。対応する図や表番号は「3章」に明記されていると記載されているが、このセクション自体には明示的な数値が含まれていない。

**⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい**

| データセットのスケール | パラメータ数      | テキスト・画像ペアの数 | 含まれるデータ                                         |
|----------------------|-----------------|-------------------|---------------------------------------------------|
| Conceptual Captions  | 最大1.2億        | 330万件           | Conceptual Captions、MS-COCOの拡張版                  |
| 拡張データセット       | 12億            | 2億5000万件       | Conceptual Captions、YFCC100Mのサブセット、MS-COCOバリデーション画像 |

**⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい**

データセットに含まれる要素に基づく以下の表が考えられる。

| データセット名         | 含まれる要素                      | コメント                                         |
|----------------------|-------------------------------|------------------------------------------------|
| Conceptual Captions  | 330万件のテキスト・画像ペア        | MS-COCOの拡張版 (Lin et al., 2014)               |
| 拡張データセット       | 2億5000万件のテキスト・画像ペア    | MS-COCOのキャプションは含まれていない             |
| YFCC100Mサブセット     | フィルタリングされたデータ        | YFCC100Mのサブセット (Thomee et al., 2016)      |

**⑧ 難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい**

| 用語                    | 説明                                                                                   |
|-------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------|
| Conceptual Captions      | MS-COCOの拡張版で、330万のテキスト・画像ペアを含むデータセット                           |
| MS-COCO                 | 大規模なオープンなデータセットで、主に物体認識に使用される                                 |
| YFCC100M                | Yahooが公開した1億件の写真とビデオクリップを含むデータセット                             |
| バリデーション           | モデルが適合しすぎないかを確認するために使用するデータの一部                                |

**⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**

| 変数名       | 説明                                                 | 次元・型      |
|--------------|------------------------------------------------------|---------------|
| 1.2 billion  | 最大1.2億パラメータを持つモデル                        | スカラー      |
| 12 billion   | 12億パラメータを持つモデル                             | スカラー      |
| 3.3 million  | 330万のテキスト・画像ペア                              | スカラー      |
| 250 million  | インターネットから収集した2億5000万のテキスト・画像ペア  | スカラー      |

##   2.4. Mixed-Precision Training

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.4. Mixed-Precision Training
To save GPU memory and increase throughput, most pa-
rameters, Adam moments, and activations are stored in
16-bit precision. We also use activation checkpointing and
recompute the activations within the resblocks during the
backward pass. Getting the model to train in 16-bit preci-
sion past one billion parameters, without diverging, was the
most challenging part of this project.
We believe the root cause of this instability to be under-
flow in the 16-bit gradients. Appendix D presents a set of
guidelines we developed to avoid underflow when training
large-scale generative models. Here, we describe one of
these guidelines: per-resblock gradient scaling.
Similar to prior work (Liu et al., 2020), we found that the
norms of the activation gradients from the resblocks de-
crease monotonically as we move from the earlier resblocks
to the later ones.8 As the model is made deeper and wider,
the true exponents of the activation gradients for later res-
blocks can fall below the minimum exponent of the 16-bit
format. Consequently, they get rounded to zero, a phe-
nomenon called underflow. We found that eliminating un-
derflow allowed for stable training to convergence.
Standard loss scaling (Micikevicius et al., 2017) is able to
avoid underflow when the range spanned by the smallest and
largest activation gradients (in absolute value) fits within
the exponent range of the 16-bit format. On NVIDIA V100
GPUs, this exponent range is specified by five bits. While
this is sufficient for training vanilla language models of
the same size, we found the range to be too small for the
text-to-image model.
Our fix, which is shown in Figure 4, involves using a sepa-
rate “gradient scale” for each resblock in the model. This
can be seen as a practical alternative to a more general frame-
work for mixed-precision training called Flexpoint (Köster
et al., 2017), with the advantage that specialized GPU ker-
nels are not required. We found that Sun et al. (2020) had
independently developed similar procedure for training con-
volutional networks in 4-bit precision.

Figure 4. Illustration of per-resblock gradient scaling for a trans-
former resblock. The solid line indicates the sequence of opera-
tions for forward propagation, and the dashed line the sequence of
operations for backpropagation. We scale the incoming gradient
for each resblock by its gradient scale, and unscale the outgoing
gradient before it is added to the sum of the gradients from the suc-
cessive resblocks. The activations and gradients along the identity
path are stored in 32-bit precision. The “filter” operation sets all
Inf and NaN values in the activation gradient to zero. Without this,
a nonfinite event in the current resblock would cause the gradient
scales for all preceding resblocks to unnecessarily drop, thereby
resulting in underflow.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく抜き取る事、|用語|説明|の表へ)
⑨具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(|変数名|説明|次元・型|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o mini)**
**① 何についての記載か? + 要旨は何?**

このセクションは、ミックス精度トレーニングに関する記載である。以下が要旨である。

- GPUメモリの節約とスループットの向上のために、パラメータ、アダムモーメント、アクティベーションを16ビット精度で保存している。
- アクティベーションのチェックポイントを使用し、バックワードパス中にリスブロック内でアクティベーションを再計算している。
- 16ビット精度で1億パラメータを超えるモデルを訓練する際の不安定性の原因として、アンダーフローを特定している。
- 各リスブロックに対する勾配スケーリングの手法を導入し、安定した訓練を可能にしている。

**② 具体的な処理方法の記載**

- モデルの大部分のパラメータ、アダムモーメント、およびアクティベーションは16ビット精度で格納されている。
- アクティベーションのチェックポイントを活用し、バックワードパスの間にリスブロック内のアクティベーションを再計算している。
- 16ビット勾配のアンダーフローを回避するためのガイドラインを作成し、その一つとしてリスブロックごとの勾配スケーリングを導入している。
- リスブロック間で勾配をスケーリングし、前のリスブロックから受け取った勾配をスケール後、次のリスブロックに送信している。
- 各リスブロックの勾配スケールは独立して管理され、全体的なトレーニングの安定性が向上している。

**③ 改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- リスブロックごとの勾配スケーリングを導入し、アンダーフローを回避して訓練の安定性を向上させている。
- 通常の損失スケーリング手法は、アクティベーショングラデーションの範囲が16ビット形式の指数範囲内に収まる場合に機能するが、本手法ではこれを改善している。
- アクティベーショングラデーションのインフとNaNをゼロに設定するフィルタ操作を取り入れていることで、非有限事象による問題を軽減している。

**④ メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

リスブロック内のアクティベーショングラデーションのノルムが前のリスブロックから後のリスブロックに進むにつれて減少することが、アンダーフローの原因である。このため、モデルがより深く、幅広くなると、後のリスブロックのアクティベーショングラデーションの真の指数が16ビット形式の最小指数を下回ることがある。これにより、アンダーフローが発生し、安定したトレーニングを行うためにはアンダーフローを排除する必要がある。

**⑤ 性能が向上した記載**

- 特定の数値は記載されていないが、アンダーフローを回避することにより、訓練の安定性が向上し、モデルの収束が可能になっている。具体的な数値は図4に示されている。

**⑥ 比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい**

| 手法                       | 特徴                                                                                       |
|----------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|
| 標準の損失スケーリング         | 最小および最大のアクティベーショングラデーションの範囲が16ビット形式の指数範囲内で機能する。       |
| リスブロックごとの勾配スケーリング | 各リスブロックに独立した勾配スケールを適用し、アンダーフローを回避して安定した訓練を実現する。 |

**⑦ 上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい**

| アプローチ名                  | メモリ使用量 | スループット | アンダーフロー回避の方法                            |
|-------------------------------|--------------|--------------|--------------------------------------------------|
| 16ビット精度の使用               | 低減           | 向上          | 勾配スケーリング、アクティベーションチェックポイント  |
| 通常の損失スケーリング            | 中程度         | 通常          | アクティベーショングラデーションの範囲が指数範囲内に収まる場合に機能 |

**⑧ 難解用語を全て列挙して、表にまとめて下さい**

| 用語                    | 説明                                                       |
|-------------------------|----------------------------------------------------------|
| ミックス精度トレーニング   | 16ビット精度でトレーニングを行い、メモリ効率を向上させる手法        |
| アンダーフロー             | 16ビット形式の指数範囲を下回ることで生じる、ゼロに丸められる現象       |
| リスブロック               | ニューラルネットワークにおける特定の構造部分                      |
| 勾配スケーリング           | 勾配を調整して数値的な安定性を保つ技術                           |
| アクティベーション         | ニューラルネットワークのニューロンが出力を生成するための信号        |

**⑨ 具体的な変数名(数式用の記号)の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい**

| 変数名       | 説明                                       | 次元・型      |
|--------------|--------------------------------------------|---------------|
| 16-bit       | 16ビット精度での表現                        | スカラー      |
| gradient scale| 各リスブロックごとの勾配スケール             | スカラー      |
| Inf          | 無限大を示す特別な値                           | スカラー      |
| NaN          | 非数（数値ではない）を示す特別な値             | スカラー      |

**⑩ 図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい**

図4は、トランスフォーマーのリスブロックにおける勾配スケーリングの概念を示している。この図は、前方伝播とバックプロパゲーションの操作の流れを示し、各リスブロックの入出力の勾配がどのようにスケーリングされるかを視覚的に説明している。また、アクティベーションと勾配が32ビット精度で格納されること、InfやNaN値がゼロに設定されることによる安定性の向上を強調している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/3c8af91c-f1b6-9ade-a7ec-0d7ffd6c6aa2.png)

:::note info
生成AIの回答にある「リスブロック」は「resblock」の間違い。
:::

**▼質問(人間)**
「リスブロック」は「resblock」と記載下さい。よろしいでしょうか。

##   2.5. Distributed Optimization

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.5. Distributed Optimization
Our 12-billion parameter model consumes about 24 GB of
memory when stored in 16-bit precision, which exceeds
the memory of a 16 GB NVIDIA V100 GPU. We address
this using parameter sharding (Rajbhandari et al., 2019).
As shown in Figure 5, parameter sharding allows us to
almost completely hide the latency of the intra-machine
communication by overlapping it with compute-intensive
operations.
On the cluster used to train the model, the bandwidth be-
tween machines is much lower than the bandwidth among
GPUs on the same machine. This makes the cost of the
operation used to average the gradient among the machines
(all-reduce) the main bottleneck during training. We were
able to drastically reduce this cost by compressing the gra-
dients using PowerSGD (Vogels et al., 2019).
In our implementation, each GPU in a machine computes
the low-rank factors for its parameter shard gradients in-
dependently of its neighboring GPUs.9 Once the low-rank
factors are computed, each machine sets its error buffer to
the residual between the uncompressed gradient averaged
over its eight GPUs (obtained from reduce-scatter), and the
decompressed gradient obtained from the low-rank factors.
PowerSGD replaces the large communication operation
for an uncompressed parameter gradient with two, much
smaller communication operations for its low-rank factors.
For a given compression rank r and transformer activa-
tion size dmodel, the compression rate is given by 1 −
5r/(8dmodel) (see Appendix E.1). Table 1 shows that we
can achieve a compression rate of about 85%, independent
of model size.
In Appendix E.2, we describe various details that were
necessary to get PowerSGD to perform well at scale. These
include:
• Saving memory by accumulating the gradient into the
error buffers during backpropagation, rather than allo-
cating separate buffers.
• Minimizing instances in which we zero out the error
buffers (e.g., due to nonfinite values encountered dur-
ing mixed-precision backpropagation, or when resum-
ing training from a checkpoint).
• Improving numerical stability by using Householder
orthogonalization instead of Gram-Schmidt, together
with the addition of a small multiple of the identity
matrix to the input.
• Avoiding underflow by using a custom 16-bit floating
point format for the error buffers, their low-rank factors,
and the all-reduce communication operations involving
them.
We also found the warm-start procedure for the Q matrix
described in Vogels et al. (2019) to be unnecessary: we
were able to get equivalent results by fixing Q to a random
gaussian matrix at the start of training, and never updating
it.10

Figure 5. Communication patterns used for distributed training.
Each parameter array in the model is sharded among the eight
GPUs on each machine. During forward propagation, we prefetch
the parameter shards for the next resblock (using all-gather) while
computing the activations for the current resblock. To conserve
memory, the parameter shards from the other GPUs are immedi-
ately discarded. Similarly, during backpropagation, we prefetch
the parameter shards for the previous resblock while computing
the activations and gradients for the current resblock. After all
GPUs have computed the gradient with respect to an all-gathered
parameter, the reduce-scatter operation leaves each GPU with only
one slice – i.e., the gradient for its parameter shard, averaged over
the eight GPUs.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この章節では、12億パラメータのモデルを効率的に分散最適化するための手法について説明している。特に、メモリ制約を克服し、通信コストを低減するための技術が焦点となっている。

- パラメータシャーディングを使用し、GPU間の通信遅延を計算操作と重ね合わせて隠す。
- PowerSGDを使用して、勾配を低ランクに圧縮することで、マシン間の通信コストを大幅に削減する。
- PowerSGDのスケーリングに関しての改善や、エラーバッファを使用したメモリ節約方法が記載されている。

**②具体的な処理方法の記載**

- **パラメータシャーディング**: 各GPUにパラメータをシャーディングし、次のresblockのパラメータを先取りしてプリフェッチしながら現在のresblockの計算を行う。この処理によって通信の遅延を隠し、メモリの節約も図る。
- **PowerSGD**: 勾配の低ランク因子を各GPUで独立して計算し、その後、reduce-scatter操作で全てのGPUに勾配の平均を渡す。勾配圧縮率は $1 - \frac{5r}{8d_{\text{model}}}$ で計算される。
- **エラーバッファの利用**: バックプロパゲーション中にエラーバッファに勾配を蓄積し、別のバッファを割り当てることなくメモリを節約する。
- **数値安定性の向上**: Gram-Schmidtの代わりにHouseholder直交化を使用し、16ビット浮動小数点フォーマットで誤差を回避する。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- **PowerSGDの適用**: 勾配圧縮により、通信コストを劇的に削減している。特に低ランクの因子に勾配を圧縮し、これによりマシン間の大規模な通信が不要となる。
- **エラーバッファの使用**: メモリを節約しつつ、誤差蓄積の問題に対応している。これにより、パフォーマンスが改善される。
- **16ビット浮動小数点フォーマットの使用**: 勾配の下振れによる数値不安定性を防ぎ、安定したトレーニングを実現するために、独自の16ビットフォーマットを採用している。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

パラメータシャーディングを行うことで、通信コストが計算処理と重なり、通信遅延が実質的に隠れる。さらに、PowerSGDの低ランク勾配圧縮により、マシン間通信のデータ量が減少し、トレーニング全体の効率が向上する。エラーバッファの使用は、メモリを節約し、トレーニングの途中で数値不安定性を回避する効果がある。

**⑤性能が向上した記載**

PowerSGDを使用することで、勾配通信のコストが85%削減された（Table 1）。

:::note info
ここでのGPU特有の分散最適化については、事前知識がないので、ほとんどよく分からない。(PowerSGDの低ランク勾配圧縮、等)
:::

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

PowerSGDを用いた圧縮と、従来の勾配共有手法における比較が記載されている。これを表にまとめると以下のようになる。

| 手法                | 通信データ量 | 勾配圧縮の有無 | パフォーマンス向上 | 記載内容の参照 |
|---------------------|--------------|-----------------|--------------------|----------------|
| 通常の勾配共有手法  | 高い         | 無し            | 遅延が大きい        | PowerSGDの前 |
| PowerSGD           | 85%圧縮      | 有り            | 通信コスト大幅削減  | Table 1       |

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

エラーバッファや他のメモリ節約技術を用いた部分を表にまとめることができる。

| 技術                     | 目的                    | 効果                  |
|--------------------------|-------------------------|-----------------------|
| エラーバッファの使用     | メモリ節約              | バッファを削減        |
| 16ビットフォーマット     | 数値不安定性の回避      | 安定したトレーニング  |
| Householder直交化        | 数値安定性の向上        | トレーニングの安定化  |

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

| 数値           | 説明                                             |
|----------------|--------------------------------------------------|
| 12 billion     | モデルのパラメータ数                             |
| 24 GB          | 16ビット精度でモデルを保存した際に消費するメモリ |
| 16 GB          | NVIDIA V100 GPUのメモリ容量                      |
| 85%            | PowerSGDによる勾配圧縮率                         |
| 1 - 5r/(8dmodel) | 勾配圧縮率の計算式                              |

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

- **Figure 5**: 分散トレーニングにおける通信パターンを示している。この図は、GPU間でどのようにパラメータが共有されるかを可視化しており、パラメータシャーディングとreduce-scatter操作の流れを明示している。注目すべき点は、次のresblockのパラメータを先取りしてプリフェッチすることで、通信遅延を計算処理と重ね合わせて隠している部分である。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/c79dfc0b-1304-56d8-0d0f-95f94d6be73f.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/416e99fe-7579-0bf7-6863-4b0b5ce2d53a.png)

**▼質問(人間)**
図5について、元文に記載があれば簡略化せず、具体的な内容を説明下さい。

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**図5**は、分散トレーニングにおける通信パターンを詳細に説明している。具体的な内容は以下の通りである。

- 各パラメータ配列は、モデル内で8つのGPUに分割（シャーディング）されている。
- 順伝播（forward propagation）中には、次の**resblock**のパラメータシャードが事前に取得され（**all-gather**操作）、その間に現在の**resblock**のアクティベーションが計算される。
- メモリを節約するため、他のGPUから取得したパラメータシャードは即座に破棄される。
- 逆伝播（backpropagation）では、前の**resblock**のパラメータシャードが事前に取得され、現在の**resblock**のアクティベーションと勾配が計算される。
- 全てのGPUが、取得されたパラメータに関する勾配を計算した後、**reduce-scatter**操作が行われることで、各GPUにはそのパラメータシャードに対する勾配の一部分のみが残る。この勾配は、8つのGPU全体で平均化された値である。

このプロセスは、分散環境でのトレーニングにおける通信コストを削減しつつ、メモリの効率的な利用を図るために設計されている。

##   2.6. Sample Generation

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2.6. Sample Generation
Similar to Razavi et al. (2019), we rerank the samples
drawn from the transformer using a pretrained contrastive
model (Radford et al., 2021). Given a caption and a candi-
date image, the contrastive model assigns a score based on
how well the image matches the caption. Figure 6 shows the
effect of increasing the number of samples N from which
we select the top k images. This process can be seen as
a kind of language-guided search (Andreas et al., 2017),
and is also similar to the auxiliary text-image matching loss
proposed by Xu et al. (2018). Unless otherwise stated, all
samples used for both qualitative and quantitative results are
obtained without temperature reduction (i.e., using t = 1)
(except for Figure 2) and use reranking with N = 512.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この節は、サンプル生成のプロセスについて述べている。特に、事前学習されたコントラストモデルを使用して、生成されたサンプルを再ランキングする手法に焦点を当てている。

- 生成されたサンプルの中から、事前学習されたコントラストモデルを使用して最も適切なサンプルを選ぶ手法について説明している。
- コントラストモデルは、キャプションと画像の一致度に基づいてスコアを割り当てる。
- サンプル数Nを増やすと、再ランキングの効果が向上することが示されている。
- このプロセスは、言語に基づく検索や補助的なテキスト-画像一致損失と類似している。

既存手法としては、Razavi et al. (2019) や Xu et al. (2018) が参考として挙げられている。

**②具体的な処理方法の記載**

- トランスフォーマーモデルで生成されたサンプルに対して、事前学習されたコントラストモデルを使用して、キャプションと候補画像の一致度をスコアリングする。
- N個のサンプルを生成し、その中から最もスコアの高いk個の画像を選ぶ再ランキングを行う。
- 特定の例外を除いて、すべてのサンプル生成は温度パラメータ $t = 1$ で行われている。
- N = 512のサンプルを再ランキングに使用している。

**③改良点・工夫点・テクニック等**

- サンプル生成後、事前学習されたコントラストモデルを用いて再ランキングを行うことが、生成された画像とテキストキャプションの一致度を向上させる技術である。
- サンプル数Nを増やすことで、適切な画像を選ぶ可能性が高くなるという点が工夫点である。
- 温度パラメータを固定し（$t = 1$）、サンプルの質を安定させている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- コントラストモデルは、テキストと画像の間の一致度を学習するように事前学習されているため、キャプションに最も適した画像を選ぶことができる。
- サンプル数Nを増やすことで、多様なサンプルが生成され、その中から最も適切なものを選べる確率が向上する。

**⑤性能が向上した記載**

- 再ランキングによって、サンプルの質が向上し、キャプションと画像の一致度が高まる。
- 図6では、サンプル数Nを増やすことで選ばれる画像の質が向上する様子が示されている。

**⑥比較の記載**

| 方法 | 特徴 | 効果 |
|------|------|------|
| Razavi et al. (2019) | 生成されたサンプルの再ランキングに類似 | 類似の再ランキング手法 |
| 本手法 | コントラストモデルを使用して再ランキング | サンプルの質向上 |

対応する図/表番号: 図6

**⑧具体的な数値の記載**

| 数値 | 説明 |
|------|------|
| N = 512 | 再ランキングに使用されたサンプル数 |
| $ t = 1 $ | 温度パラメータ |

**⑩図/表の説明**

- **図6**: サンプル数Nを増やすことで、再ランキングによって選ばれる画像の質がどのように向上するかを示している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/7b933b92-1cf0-5762-3d19-0274c2470687.png)

##   3. Experiments
###   3.1. Quantitative Results

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
3. Experiments
3.1. Quantitative Results
We evaluate our model zero-shot by comparing it to
three prior approaches: AttnGAN (Xu et al., 2018), DM-
GAN (Zhu et al., 2019), and DF-GAN (Tao et al., 2020),
the last of which reports the best Inception Score (Salimans
et al., 2016) and Fréchet Inception Distance (Heusel et al.,
2017) on MS-COCO. Figure 3 qualitatively compares sam-
ples from our model to those from prior work.
We also conduct a human evaluation similar to the one used
in Koh et al. (2021) to compare our approach to DF-GAN,
the results of which are shown in Figure 7. Given a caption,
the sample from our model receives the majority vote for
better matching the caption 93% of the time. It also receives
the majority vote for being more realistic 90% of the time.
Figure 9(a) shows that our model also obtains an FID score
on MS-COCO within 2 points of the best prior approach,
despite having never been trained on the captions. Our
training data incorporates a filtered subset of YFCC100M,
and we found that it includes about 21% of the images in the
MS-COCO validation set from a de-duplication procedure
described in the next section. To isolate this effect, we
compute the FID statistics for the validation set both with
these images (solid lines) and without them (dashed lines),
finding no significant change in the results.
Training the transformer on the tokens from the dVAE en-
coder allows us to allocate its modeling capacity to the
low-frequency information that makes images visually rec-
ognizable to us. However, it also disadvantages the model,
since the heavy compression renders it unable to produce
high-frequency details. To test the effect of this on the
quantitative evaluations, we compute the FID and IS in Fig-
ure 9(a) after applying a Gaussian filter with varying radius
to both the validation images and samples from the models.
Our approach achieves the best FID by a margin of about
6 points with a slight blur of radius 1. The gap between
our approach and others tends to widen as the blur radius
is increased. We also obtain the highest IS when the blur
radius is greater than or equal to two.
Our model fares significantly worse on the CUB dataset, for
which there is a nearly 40-point gap in FID between our
model and the leading prior approach (Figure 9(b)). We
found an 12% overlap rate for this dataset, and again ob-
served no significant difference in the results after removing
these images. We speculate that our zero-shot approach is
less likely to compare favorably on specialized distributions
such as CUB. We believe that fine-tuning is a promising
direction for improvement, and leave this investigation to
future work. Samples from our model for captions in this
dataset are shown in Figure 8.
Finally, Figure 9(c) shows clear improvements in FID and IS
for MS-COCO as the sample size used for reranking with
the contrastive model is increased. This trend continues up
to a sample size of 32, after which we observe diminishing

Figure 7. Human evaluation of our model (evaluated zero-shot
without temperature reduction) vs prior work (DF-GAN) on cap-
tions from MS-COCO. In a best-of-five vote, our model’s sample
was chosen as the most realistic 90.0% of the time, and was chosen
as the image best matching a shared caption 93.3% of the time.

Figure 9. Quantitative results on MS-COCO and CUB. Solid lines represent FID computed against the original validation sets, and dashed
lines represent FID computed against validation sets with overlapping images removed (see Section 3.2). For MS-COCO, we evaluate all
models on a subset of 30,000 captions sampled from the validation set. For CUB, we evaluate all models on all of the unique captions in the
test set. We compute the FID and IS using the DM-GAN code, which is available at https://github.com/MinfengZhu/DM-GAN.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

この節は、著者のモデルの定量的評価結果について説明している。モデルの評価は、MS-COCOとCUBデータセットにおいて、ゼロショット学習で他の既存手法と比較されている。

- 提案されたモデルは、MS-COCOデータセットにおいて既存の手法と比較され、Inception Score (IS) と Fréchet Inception Distance (FID) の観点から評価されている。
- DF-GAN、AttnGAN、DM-GANと比較し、定量的・定性的に評価が行われている (Xu et al., 2018; Zhu et al., 2019; Tao et al., 2020)。
- MS-COCOデータセットでの定量的結果は、提案手法が優れていることを示しているが、CUBデータセットでは劣る結果が得られている。
- ヒトによる評価でも高い精度が示されている。

**②具体的な処理方法の記載**

- モデルはゼロショット学習で評価され、MS-COCOデータセットでは30,000のキャプションをランダムにサンプリングし、CUBデータセットではテストセット内のすべてのユニークなキャプションを使用している。
- 人間の評価を行い、5つのキャプションに対して提案モデルとDF-GANを比較する「ベスト・オブ・ファイブ」投票形式を採用した。
- FID (Fréchet Inception Distance) と IS (Inception Score) の算出には、DM-GANのコードを使用している。
- MS-COCOでは、データセットの画像とトレーニングに使用したデータに重複がある可能性があり、重複する画像を除去した場合と除去しない場合の両方で評価を行った。
- 高周波成分の欠如が定量的評価に与える影響を評価するために、Gaussianフィルターを適用して異なる半径で評価した。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

- モデルはゼロショット学習でMS-COCOのキャプションに対して評価されており、フィルタリングされたYFCC100Mデータセットのサブセットを使用して訓練されている。
- 再ランキングのためにサンプルサイズを増やすことで、FIDやISのスコアが改善される点に着目している。
- 重複した画像を含むかどうかで評価結果にほとんど差がないことが示されているため、データセットの重複の影響が限定的であることが確認されている。
- Gaussianフィルターの適用によって高周波成分が減少するが、わずかなぼかし (半径1) が最も良いFIDスコアを与え、ぼかしの半径が増えるにつれて提案手法と他の手法のギャップが広がる。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

- Gaussianフィルターの適用による高周波成分の減少がモデルの性能に影響を与える。提案モデルは低周波成分をうまく捉えることができるため、わずかなぼかしで最高のFIDスコアが得られる。
- 再ランキングでサンプルサイズを増やすことにより、より多様なサンプルから最適なものを選べるため、FIDやISのスコアが改善される。

**⑤性能が向上した記載**

- MS-COCOデータセットでは、提案手法がFIDスコアで他の手法に対して約6ポイントの差をつけて最良の結果を示している。再ランキング時のサンプルサイズを増やすことで、この差がさらに広がる (図9a)。
- Gaussianフィルターの半径1で最も良いFIDスコアが得られる。また、再ランキングのサンプルサイズが32を超えると性能改善が減少する (図9c)。
- CUBデータセットでは、提案手法は他の手法に対して約40ポイントの差で劣る結果が得られている (図9b)。

対応する図/表番号: 図7, 図9

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨実験で得られた知見・分かった事・その考察等の記載があれば説明下さい。(細かい事・些細な事でも記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

提案手法と既存手法（AttnGAN, DM-GAN, DF-GAN）の比較に関する記載があり、以下に定量的評価結果を表にまとめる。

| 手法         | Inception Score (IS) | Fréchet Inception Distance (FID) | 人間評価（キャプション適合率） | 人間評価（リアリズム） | データセット |
|--------------|----------------------|----------------------------------|-------------------------------|-----------------------|--------------|
| AttnGAN      | 記載なし             | 記載なし                         | 記載なし                      | 記載なし               | MS-COCO     |
| DM-GAN       | 記載なし             | 記載なし                         | 記載なし                      | 記載なし               | MS-COCO     |
| DF-GAN       | 記載なし             | 約6ポイント差 (提案手法と比較)   | 6.7%                          | 10.0%                  | MS-COCO     |
| 提案手法     | 最良スコア           | 最良スコア (MS-COCOで約6ポイント差) | 93.3%                         | 90.0%                  | MS-COCO     |
| 提案手法     | 劣る                 | 約40ポイント差 (CUBでDF-GANと比較) | 記載なし                      | 記載なし               | CUB         |

対応する図/表番号: 図7, 図9

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分**

MS-COCOとCUBデータセットでの評価において、重複画像を含むか含まないかによる評価結果にほとんど差がないという知見があるため、それを表にまとめることができる。

| データセット | 重複画像を含む場合のFID | 重複画像を除去した場合のFID | 備考 |
|--------------|------------------------|------------------------------|------|
| MS-COCO      | 記載なし               | 記載なし                     | 有意差なし |
| CUB          | 記載なし               | 記載なし                     | 有意差なし |

対応する図/表番号: 図9

**⑧具体的な数値の記載**

| 数値  | 説明                                        |
|-------|---------------------------------------------|
| 93.3% | 提案手法がキャプションに最適と評価された割合 (図7) |
| 90.0% | 提案手法が最もリアルと評価された割合 (図7)     |
| 約6   | MS-COCOでのFIDスコアの差 (提案手法とDF-GAN) (図9) |
| 約40  | CUBでのFIDスコアの差 (提案手法とDF-GAN) (図9) |

**⑨実験で得られた知見・分かった事・その考察**

- MS-COCOデータセットにおいて、提案手法はDF-GANよりも高いキャプション適合率とリアリズムで評価されている。キャプション適合率は93.3%、リアリズムは90.0%である (図7)。
- Gaussianフィルターを適用してわずかにぼかすことで、提案手法のFIDスコアが向上する。この効果は半径1のぼかしで最大となり、それ以降はぼかしの強度が増すにつれて提案手法の優位性がさらに拡大する (図9)。
- 提案手法はMS-COCOデータセットで既存手法を上回る結果を示すが、CUBデータセットでは劣る。CUBでは提案手法が約40ポイント劣るFIDスコアを示しており、ゼロショットアプローチが特殊な分布では劣る可能性がある (図9)。
- 重複画像を含むか含まないかによる評価結果には有意差がなく、データセットの重複の影響は限定的であると考えられる (図9)。

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものか**

- **図7**: 提案手法とDF-GANを比較したヒトによる評価結果を示している。キャプションに最も適合する画像と、最もリアルな画像の割合をベスト・オブ・ファイブ形式で評価した結果、提案手法がそれぞれ93.3%と90.0%の割合で勝利していることを示している。
- **図9**: FIDとISの定量的結果を示している。MS-COCOでは、提案手法が他の手法を上回るFIDスコアを示しており、Gaussianフィルターの適用によりさらにその差が拡大する。CUBでは提案手法がDF-GANよりも約40ポイント劣る結果を示している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/86e22975-62eb-8d09-0bd1-d99e5c4f8f4a.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/87c8694d-fad7-8018-9a99-87bfaa564653.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/68a090ac-8a02-145d-a39d-8972ac7e3bb8.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/6d6225da-c30e-6cec-07ef-6807328b6756.png)

:::note info
元文には、図3、図8の記載があるが、「⑩図/表の説明」には記載されない、不適。
:::

**▼質問(人間)**
上記の「⑩図/表の説明」では、図7・図9の回答しかないが、元文は本当にこれだけか?

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
元文には、図7と図9に関する記載以外に、**図3**と**図8**も言及されている。従って、図3と図8についても説明を追加する必要がある。以下に、それぞれの図についての主張と注目ポイントを補足する。

**図3**  
図3は、提案手法と既存手法（AttnGAN、DM-GAN、DF-GAN）の生成画像を視覚的に比較している。これにより、各手法がキャプションにどの程度適合した画像を生成できるかが示されており、提案手法の生成能力が既存手法よりも優れていることが示されている。視覚的な違いを直接確認できるため、定性的評価に役立つ。

**図8**  
図8は、CUBデータセットにおける提案手法のサンプルを示している。CUBデータセットでは提案手法が定量評価で劣る結果（約40ポイントのFID差）を示しているが、図8はその理由を理解するための視覚的な例を提供している。専門的なデータセット（CUBのような鳥に特化したデータセット）では、ゼロショットアプローチがうまく適用できない点が視覚的に確認できる。

**図7**および**図9**の説明は既に提供済みであるため、これで元文に言及されている全ての図の説明が揃った。

##   3.2. Data Overlap Analysis
###   3.3. Qualitative Findings

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
3.2. Data Overlap Analysis
We used the deduplication procedure described in Radford
et al. (2021) to determine which images to remove. For
each validation image, we find the closest image in the
training data using a contrastive model specifically trained
for this task. We then sort the images in descending order by
closeness to their nearest matches in the training data. After
inspecting the results by hand, we determine the images
to remove by manually selecting a conservative threshold
designed to minimize the false negative rate.
3.3. Qualitative Findings
We found that our model has the ability to generalize in
ways that we did not originally anticipate. When given the
caption “a tapir made of accordion...” (Figure 2a), the model
appears to draw a tapir with an accordion for a body, or an
accordion whose keyboard or bass are in the shape of a
tapir’s trunk or legs. This suggests that it has developed a
rudimentary ability to compose unusual concepts at high
levels of abstraction.
Our model also appears to be capable of combinatorial gen-
eralization, such as when rendering text (Figure 2b) or when
probed on sentences like “an illustration of a baby hedgehog
in a christmas sweater walking a dog” (Figure 2c). Prompts
like the latter require the model to perform variable bind-
ing (Smolensky, 1990; Greff et al., 2020) – it is the hedge-
hog that is in the christmas sweater, not the dog. We note,
however, that the model performs inconsistently on the task,
sometimes drawing both animals with christmas sweaters,
or drawing a hedgehog walking a smaller hedgehog.
To a limited degree of reliability, we also find our model to
be capable of zero-shot image-to-image translation control-
lable by natural language (Figure 2d). When the model is
given the caption “the exact same cat on the top as a sketch
at the bottom” and the top 15 × 32 part of the image token
grid for a photo of a cat, it is able to draw a sketch of a
similar looking cat on the bottom.
This works with several other kinds of transformations, in-
cluding image operations (e.g., changing the color of the
image, converting it to grayscale, or flipping it upside-down)
and style transfer (e.g., drawing the cat on a greeting card, a
postage stamp, or a cell phone case). Some transformations,
such as those that involve only changing the color of the
animal, suggest that the model is capable of performing a
rudimentary kind of object segmentation. We provide addi-
tional examples of zero-shot image-to-image translation in
Section G.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

**3.2. Data Overlap Analysis**:
- データセットの重複に関する分析。
- 訓練データとバリデーションデータセット間の画像の重複を削除するための手順が記載されている。特に、コントラストモデルを使用して、バリデーション画像と訓練データの中で最も近い画像を見つけ、手動でしきい値を決定して重複画像を除去する。
- 手動による保守的なスクリーニングを行い、偽陽性率を最小化する方針が述べられている。

**3.3. Qualitative Findings**:
- 提案モデルの予期しなかった一般化能力に関する記載。
- 提案モデルが高レベルの抽象化を行い、特異なコンセプトを組み合わせることができることを示している（例: 「アコーディオンでできたバク」の描画）。
- モデルが限られた信頼性で、ゼロショットで自然言語に基づく画像間の変換（例: スケッチへの変換や色の変更）が可能であることが説明されている。

**②具体的な処理方法の記載**

**3.2. Data Overlap Analysis**:
- コントラストモデルを使用して、バリデーション画像と最も近い訓練データの画像を探索する。
- 検索された結果を類似度で降順に並べる。
- 手動でスクリーニングを行い、保守的なしきい値を設定して重複画像を削除する。
- この手法はRadford et al. (2021)で使用されたものを採用している。

**3.3. Qualitative Findings**:
- モデルに「a tapir made of accordion...」というキャプションを与えると、バクの胴体がアコーディオンでできている、もしくはアコーディオンがバクの体の一部であるような画像を生成する。
- 「an illustration of a baby hedgehog in a christmas sweater walking a dog」というキャプションでは、ハリネズミがクリスマスセーターを着て犬を連れて歩く画像を生成する。
- キャプション「the exact same cat on the top as a sketch at the bottom」とトップの画像トークングリッドを与えると、モデルは下部にその猫のスケッチを描画する。
- その他、画像の色を変える、グレースケールにする、反転するなど、いくつかの画像変換も可能である。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載**

**3.2. Data Overlap Analysis**:
- コントラストモデルを使用して、訓練データとバリデーションデータの重複を精度高く特定する技術を採用している。手動でしきい値を選定し、偽陽性を最小限に抑えている点が工夫されている。

**3.3. Qualitative Findings**:
- モデルが予期しない抽象的な一般化能力を持ち、異なる概念を組み合わせることができるという点が興味深い。また、ゼロショットでの画像間変換（スケッチ化や色変換など）が可能なこともモデルの大きな特徴である。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**

**3.2. Data Overlap Analysis**:
- コントラストモデルは、画像とテキストのマッチングスコアを基に、バリデーションセット内の画像と最も類似する訓練画像を見つけるため、データ重複の特定に適している。手動によるしきい値設定は、機械的な手法だけでは偽陽性が多くなる可能性があるため、それを避けるために重要である。

**3.3. Qualitative Findings**:
- モデルが高レベルの抽象化や概念の組み合わせを行えるのは、言語と画像間の関係を捉えるコントラスト学習の成果である。また、ゼロショットでの画像変換が可能な理由は、モデルがオブジェクトの基本的なセグメンテーションを行い、そのセグメントに対して特定の変換（色やスタイルの変更など）を適用できるからである。

**⑤性能が向上した記載**

- **3.2. Data Overlap Analysis**では、重複画像を除去することで、評価結果の正確さが向上していると考えられる。
- **3.3. Qualitative Findings**では、モデルが抽象的なコンセプトの組み合わせやゼロショットでの画像変換が可能である点が示されている。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば明記)
⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(下に解説を記載、対応する図/表番号があれば記載)
⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。(必ず正しく数値を抜き取る事、|数値|説明|の表へ)
⑨実験で得られた知見・分かった事・その考察等の記載があれば説明下さい。(細かい事・些細な事でも記載)
⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。(掲載理由・注目ポイント等)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑥比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。**

該当なし。

**⑦上記⑥以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。**

**3.3. Qualitative Findings**では、モデルの一般化能力と変換能力に関する記述が表形式で整理できる。

| 特徴 | 説明 | 対応する図/表 |
|------|------|---------------|
| 抽象概念の組み合わせ | 「アコーディオンでできたバク」を描画 | 図2a |
| 組み合わせ的な一般化 | テキストのレンダリングや「クリスマスセーターを着たハリネズミ」などの描画 | 図2b, 2c |
| ゼロショット画像間変換 | 「猫の写真をスケッチ化する」などの変換が可能 | 図2d |

**⑧具体的な数値の記載を全て列挙して、表にまとめて下さい。**

該当なし。

**⑨実験で得られた知見・分かった事・その考察等の記載があれば説明下さい。**

**3.2. Data Overlap Analysis**:
- 訓練データとバリデーションデータの画像の重複を削除するためのコントラストモデルの使用により、データの重複が精度高く特定された。これにより、偽陽性率を最小限に抑えた重複除去が可能となった。

**3.3. Qualitative Findings**:
- モデルは高いレベルの抽象化と概念の組み合わせが可能であり、特異なコンセプトにも対応できることが示された。
- モデルはゼロショットでの画像間変換も可能であり、自然言語に基づく画像の色変更やスタイル変換ができるが、限られた信頼性で実施されることがある。
- 画像セグメンテーションを部分的に行い、特定のセグメントに対して変換を行う能力がある可能性が示唆されている。

**⑩図/表があれば、各図/表は何を主張するためのものかを説明下さい。**

- **図2a**: モデルが与えられた「アコーディオンでできたバク」というキャプションに対して、予期せぬ高レベルの抽象化能力を発揮し、アコーディオンの胴体を持つバクを描画できることを示している。
- **図2b, 2c**: 組み合わせ的な一般化を行い、特に「クリスマスセーターを着たハリネズミ」が正しく描画される例を示している。時折、誤って両方の動物にクリスマスセーターを着せる例もあるが、モデルは概念的な結びつきを扱える。
- **図2d**: モデルがゼロショットで画像間の変換（猫の写真をスケッチ化するなど）を行う能力があることを示している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/0ea1d8a7-41cb-763e-1150-6d13cb4e3bc5.png)

##   4. Conclusion

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
4. Conclusion
We investigate a simple approach for text-to-image gener-
ation based on an autoregressive transformer, when it is
executed at scale. We find that scale can lead to improved
generalization, both in terms of zero-shot performance rela-
tive to previous domain-specific approaches, and in terms of
the range of capabilities that emerge from a single generative
model. Our findings suggest that improving generalization
as a function of scale may be a useful driver for progress on
this task.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? (要旨は箇条書きで記載、既存手法があれば引用元を記載)
②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(簡略化せずに全て記載、既存手法があれば引用元を記載)
③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば各文末に記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何?**

**何についての記載か**: テキストから画像を生成するアプローチに関する記載である。特に、大規模な自回帰型トランスフォーマーを使用した場合の性能について述べている。

**要旨**:
- 自回帰型トランスフォーマーを用いたテキストから画像生成のアプローチを検討している。
- モデルの規模を拡大することで、ゼロショット性能や汎化性能が向上することが確認された。
- 単一の生成モデルで幅広い能力が発現することが示された。
- 規模の拡大による汎化の改善が、このタスクにおける進展の重要な推進力となる可能性があると結論づけている。

**②具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。**

具体的な処理方法の詳細な記載はないが、**自回帰型トランスフォーマー**を用いたモデルでテキストから画像生成を行い、その際に**スケールの拡大**が鍵となることが強調されている。大規模なデータセットを活用し、ゼロショット性能の向上を目指している。

**③改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。**

- モデルの**規模の拡大**を行うことで、ゼロショット学習と汎化性能が向上している。
- 単一のモデルで複数のタスクを処理し、さまざまな能力を引き出すアプローチが取られている。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。**

規模の拡大により、モデルがより豊富なパターンを学習し、ゼロショットタスクにおいても汎化性能が向上するという仮説が示されている。これは、大規模なデータセットとモデルの複雑性により、多様なタスクに対応できる能力がモデル内に形成されるためである。

**⑤性能が向上した記載があれば説明下さい。**

具体的な数値や図表は記載されていないが、**ゼロショット性能**や**汎化能力**がスケールの拡大によって向上したと述べられている。

##   Appendix

同論文の末尾にあるAppendixについては、下記の別記事に記載しました。

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/e9e937a52ffe68203a5d


#   あとがき

##   所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

##   分かったこと

分かったこと・注目した点を列挙すると:

テキストから画像を生成するタスクにおける新しいアプローチが提案されている。
従来の手法は、複雑なアーキテクチャや補助損失、サイド情報を使用して、固定されたデータセットで学習するアプローチが多かった。
提案手法は、Transformerを用いてテキストと画像トークンを1つのデータストリームとして自己回帰的にモデル化する。
提案手法は、十分なデータとスケールがあれば、ゼロショット評価時に従来のドメイン特化型モデルに匹敵する性能を発揮する。

サイド情報やオブジェクトパートのラベル、セグメンテーションマスクなどの補助情報は使用せず、純粋にテキストと画像データのみでモデルを学習する。

**Mansimovら(2015)がDRAWモデルを用いて初めて画像生成タスクに取り組んだ。**
Reedら(2016b)は、生成的敵対ネットワーク（GAN）を使用して画像の忠実度を向上させた。オブジェクトの認識可能な特性を持つ画像を生成し、ゼロショットでの一般化も実現した。
その後の研究では、マルチスケール生成器、アテンション、補助損失、追加のコンディショニング情報などを活用した改善が行われた (Zhang et al., 2017; Xu et al., 2018)。

本研究では、12億パラメータの自己回帰型Transformerモデルを250百万の画像テキストペアで訓練。自然言語による高精度な画像生成を実現した。

MS-COCO: 画像とそのキャプションを提供する大規模なデータセット。

モデル・トレーニング方法について: 

2段階のトレーニング手法を採用し、dVAEを使用して画像のトークン化を行い、トランスフォーマーでテキストと画像トークンの同時分布をモデル化する。

ステージ1:
離散変分オートエンコーダー (dVAE) を使用し、256×256のRGB画像を32×32のグリッドに圧縮し、各グリッド要素が8192通りの値を持つ画像トークンに変換する。これにより、トランスフォーマーのコンテキストサイズが192分の1に縮小され、視覚的な品質が大幅に損なわれることはない (図1参照)。
ステージ2:
256トークンまでのBPEエンコードされたテキストトークンと、32×32の1024個の画像トークンを連結し、オートリグレッシブなトランスフォーマーでテキストと画像トークンの同時分布をモデル化する。

ELBOを最大化する形でのトレーニングが行われる。
実際には、β = 1の時にこの下限が成り立つが、β > 1の方が性能が向上する (Higgins et al., 2016)。

**離散分布 $ q_{\phi} $ の最適化には、従来の再パラメータ化勾配法が適用できないため、gumbel-softmax緩和を用いる**。Jang et al. (2016), Maddison et al. (2016)
**gumbel-softmax緩和: 離散分布を連続的な分布に緩和し、温度制御によって近似を行う手法**。Oordら（2017）やRazaviら（2019）の手法とは異なり、オンラインクラスタリングではなくgumbel-softmax緩和を用いることで、離散分布の扱いを簡略化し、温度パラメータを制御することでより安定した最適化が可能となっている。
アニーリングスケジュール: 緩和温度 τ とステップサイズに対して特定のアニーリングスケジュールを使用し、τ を1/16まで低下させることで、緩和されたELBと真のELBのギャップを縮めることができた。

1×1畳み込み層の導入: 緩和処理の前後で小さな受容野を持つ畳み込みを導入することで、ノイズや不要な詳細を除去し、緩和されたELBのギャップを縮小する。

KL重みの増加: KL項の重み β を6.6に増加させ、コードブックの使用率を高め、最終的な再構成誤差を低減した。

BPE（Byte Pair Encoding）で符号化されたキャプションとdVAEで符号化された画像トークンを、単一のデータストリームとして自動回帰的にモデル化する。

テキストキャプションは、BPE (Byte Pair Encoding) により最大256トークンに符号化され、語彙サイズは16,384である【Sennrich et al., 2015】。
画像トークンは、dVAEエンコーダのロジットからargmaxサンプリングにより得られ、1024トークンに符号化され、語彙サイズは8192である。ここではgumbelノイズは加えられない。

3種類の自己注意マスクが使用され、テキスト-テキスト間は標準的な因果マスクが適用され、画像-画像間の注意には行、列、畳み込み型のいずれかのマスクが使用される。

特別なパディングトークンが各テキスト位置に対して学習され、**キャプションと画像トークンの間のパディング**に使用される。キャプションの最後のトークンと画像の最初のトークンの間に生じるパディングの問題に対して、特別に学習されたパディングトークンを導入することで、これを解決している。

**テキストの損失には1/8、画像の損失には7/8の重みを与えることで、画像のモデリングに焦点を当てた最適化**が行われる。

12億パラメータのモデルの訓練には、インターネットから集めた2億5000万件のテキストと画像ペアのデータセットを使用した。
データセットにはMS-COCOを含まず、概念キャプションとYFCC100Mのフィルタリングされたサブセットが含まれている。

アクティベーションのチェックポイントを使用し、バックワードパス中にリスブロック内でアクティベーションを再計算している。

**16ビット精度で1億パラメータを超えるモデルを訓練する際の不安定性の原因として、アンダーフロー**を特定している。(16ビット勾配のアンダーフロー)
16ビット勾配のアンダーフローを回避するためのガイドラインを作成し、その一つとしてリスブロックごとの勾配スケーリングを導入している。
リスブロック間で勾配をスケーリングし、**前のリスブロックから受け取った勾配をスケール後、次のリスブロックに送信**している。
　↓
リスブロック内のアクティベーショングラデーションのノルムが前のリスブロックから後のリスブロックに進むにつれて減少することが、アンダーフローの原因である。このため、モデルがより深く、幅広くなると、後のリスブロックのアクティベーショングラデーションの真の指数が16ビット形式の最小指数を下回ることがある。これにより、アンダーフローが発生し、安定したトレーニングを行うためにはアンダーフローを排除する必要がある。

**アクティベーショングラデーションのinfとNaNをゼロに設定するフィルタ操作を取り入れている**ことで、非有限事象による問題を軽減している。

12億パラメータのモデルを効率的に分散最適化するための手法について: 
次のresblockのパラメータを先取りしてプリフェッチしながら現在のresblockの計算を行う。
PowerSGDの低ランク勾配圧縮: 勾配圧縮により、通信コストを劇的に削減している。特に低ランクの因子に勾配を圧縮し、これによりマシン間の大規模な通信が不要となる。PowerSGDを使用することで、勾配通信のコストが85%削減された。

事前学習されたコントラストモデルを使用して、生成されたサンプルを再ランキングする手法: 
トランスフォーマーモデルで生成されたサンプルに対して、事前学習されたコントラストモデルを使用して、キャプションと候補画像の一致度をスコアリングする。
N個のサンプルを生成し、その中から最もスコアの高いk個の画像を選ぶ再ランキングを行う。N = 512のサンプルを再ランキングに使用している。

モデルの定量的評価結果: 
MS-COCOでは、データセットの画像とトレーニングに使用したデータに重複がある可能性があり、重複する画像を除去した場合と除去しない場合の両方で評価を行った。
重複した画像を含むかどうかで評価結果にほとんど差がないことが示されているため、データセットの重複の影響が限定的であることが確認されている。

Gaussianフィルターの適用によって高周波成分が減少するが、わずかなぼかし (半径1) が最も良いFIDスコアを与え、ぼかしの半径が増えるにつれて提案手法と他の手法のギャップが広がる。

3.2. Data Overlap Analysis:
訓練データとバリデーションデータセット間の画像の重複を削除するための手順: コントラストモデルを使用して、バリデーション画像と訓練データの中で最も近い画像を見つけ、手動でしきい値を決定して重複画像を除去する。

提案モデルが高レベルの抽象化を行い、特異なコンセプトを組み合わせることができることを示している（例: 「アコーディオンでできたバク」の描画）。
図2a: **モデルが与えられた「アコーディオンでできたバク」というキャプションに対して、予期せぬ高レベルの抽象化能力を発揮し、アコーディオンの胴体を持つバクを描画できることを示している**。
図2b, 2c: 組み合わせ的な一般化を行い、特に「クリスマスセーターを着たハリネズミ」が正しく描画される例を示している。時折、誤って両方の動物にクリスマスセーターを着せる例もあるが、モデルは概念的な結びつきを扱える。
図2d: モデルがゼロショットで画像間の変換（猫の写真をスケッチ化するなど）を行う能力があることを示している。

モデルの規模を拡大することで、ゼロショット性能や汎化性能が向上することが確認された。

:::note info
参考: DALL-E解説記事からポイントを抜粋:

VQ-VAEではこの問題をstraight estimatorと呼ばれる方法で回避しています。一方で、DALL-Eではstraight estimatorは使わず、Gumbel-softmax relaxation(もしくはConcrete distribution)という手法を使います。
Gumbel-softmax relaxationを簡単に言うと、1点のみを取るargmaxを少し緩めてsoftmaxの形にしてやるというものです。τというパラメータを使ってこれがゼロに近いとargmaxになり、大きくすると緩まっていきます。
τは学習当初は大きめの値に設定し、徐々に小さくして1/16にするなどの工夫を行っています。初めはargmaxをざっくり近似して、学習が進んでいくとより実際のargmaxに近づけていくというものです。

βは段々大きくしていき、最終的には6.6になるように設定しています。少しずつKLダイバージェンス項のペナルティを大きくしていくイメージですね。

DALL-Eではさらに、そこから画像とテキストのモデルである「CLIP」を使って、1つのテキストについて生成された複数の画像を、ランキングし、上位の画像を出力するという方法を使います。
:::
https://data-analytics.fun/2021/05/31/understanding-openai-dalle/

※離散的に表現した潜在空間の画像は、テキストのように扱えるので、Transformerで潜在空間の画像をそのまま学習できる。

※尤度ではなく、ELBを最大化しようというのが変分推論。