ARC関連で後で見返せる用にメモです。
以下はchatgptでの出力まんまです。
ViTARC：Vision TransformerでARC課題に挑む！構造的誘導バイアスが鍵🔑
こんにちは。今回は2024年10月に発表された論文
「Tackling the Abstraction and Reasoning Corpus with Vision Transformers: the Importance of 2D Representation, Positions, and Objects」（Liら）をベースに、
Vision TransformerをARCに適用した研究「ViTARC」を詳しく解説します。
🎯 背景：ARC × ViTの相性の悪さ？
- ARCは、2Dグリッド上の図形推論という「抽象能力」が問われるタスク。
- 一方で、ViTは自然画像処理で高精度だが、論文によればARCでは精度が振るわず、多くのタスクで失敗が多数との報告あり。
→ 「2D構造」や「オブジェクト情報」が欠けているのが主因との仮説。
🛠️ ViTARCアーキテクチャ
1. ピクセルレベルの入力保持
- RGBAマスクを使い、グリッドの細粒度情報を保持。
2. 2D位置情報付きトークン化
- トークン化時に
(x, y)座標を埋め込み、空間構造をモデルが認知できるように。
3. オブジェクト中心エンコーディング
- セグメンテーションによりオブジェクトを抽出し、その中心座標や形状情報をトークンに追加。
🔁 その他の工夫
- 中間処理層での構造強調
- オブジェクト単位のアテンション設計
- データ拡張やマスク付き分類タスクの補助学習
📊 実験結果と評価
- **400 タスク中、ほぼ半数で正答率 ≈100％**を達成
- クラシックViTでは失敗していたタスクを多数解決
→ 構造バイアスの導入によってARCでのViTが実用的に
🌟 主な寄与
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 構造バイアス導入 | 2D位置・オブジェクトの情報を明示的に扱う |
| トークン設計 | セグメンテーションを用いた論理的な分割 |
| 構造的補助学習 | 中間層での分類などで空間知識の獲得を補助 |
🤔 なぜこれが面白いか？
- ViTに対して「構造的工夫」を加えることで、視覚推論タスクにおける適用範囲が拡大
- ARCのような抽象推論へのViT活用の可能性が開かれた
- 自然画像 + 推論タスクなど、今後応用の幅が広がる方向性を提示
🧪 実装環境と詳細
- モデル：ViTベース + ポジショナル/オブジェクトエンコード
- 入力形式：グリッドをRGBAマスク化
- 学習設定：各タスク多数のI/Oペアを用いたスーパーバイズ
- アーキテクチャ詳細：論文Fig.2 や中間層構造を参照
💬 まとめと展望
ViTARCは、「構造的誘導バイアス」を組み込むことでARCにVision Transformerを効果的に適用できることを示した重要な研究です。
今後は以下のような応用に期待ができます：
- ViTを使って「複雑な図形推論」や「抽象化タスク」に挑む
- セマンティックセグメンテーションと推論の結合手法の探求
- LLMやマルチモーダルモデルとのハイブリッド設計