MMICT: Boosting Multi-Modal Fine-Tuning with In-Context Examples

📄 arXiv: 2312.06363v3 📥 PDF

作者: Tao Chen, Enwei Zhang, Yuting Gao, Ke Li, Xing Sun, Yan Zhang, Hui Li, Rongrong Ji

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-12-11 (更新: 2024-08-12)

备注: TOMM 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MMICT：利用上下文示例增强多模态微调

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 上下文学习 大型语言模型 多模态微调 视觉问答

📋 核心要点

  1. 大型语言模型的上下文学习能力显著提升，但性能仍低于在下游任务上进行微调。
  2. MMICT通过多模态枢纽（M-Hub）模块，使模型能从视觉引导的文本特征学习，并生成文本引导的视觉特征。
  3. 实验表明，MMICT在多个多模态任务上优于传统微调和直接拼接多模态信息的上下文学习方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的多模态微调范式——多模态上下文微调（MMICT），旨在充分利用多模态大型语言模型（MM-LLM）强大的上下文学习（ICL）能力，从而提升多模态微调的效果。我们设计了一个统一的多模态枢纽（M-Hub）模块，该模块能够根据不同的输入和目标捕获各种多模态特征。基于M-Hub，MMICT使MM-LLM能够从上下文的视觉引导文本特征中学习，并随后生成以文本引导的视觉特征为条件的输出。此外，利用M-Hub的灵活性，我们设计了各种上下文演示。在各种下游多模态任务上的大量实验表明，MMICT显著优于传统的微调策略和直接将来自不同模态的所有信息连接起来作为输入的原始ICT方法。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大型语言模型（MM-LLM）虽然具备上下文学习能力，但在下游任务上的表现仍然不如微调。直接将不同模态的信息拼接作为上下文学习的输入，无法充分利用多模态信息之间的关联性，导致性能受限。

核心思路：MMICT的核心在于利用多模态枢纽（M-Hub）模块，将不同模态的信息进行解耦和融合，从而使模型能够更好地理解和利用上下文信息。通过M-Hub，模型可以学习从视觉引导的文本特征中学习，并生成以文本引导的视觉特征为条件的输出，从而实现更有效的上下文学习。

技术框架：MMICT主要包含以下几个部分：1) 输入多模态数据（例如图像和文本）；2) 使用M-Hub提取多模态特征；3) 构建上下文示例，包括视觉引导的文本特征和文本引导的视觉特征；4) 将上下文示例输入MM-LLM进行学习；5) 生成最终输出。M-Hub是整个框架的核心，负责多模态特征的提取和融合。

关键创新：MMICT的关键创新在于M-Hub模块的设计，它能够根据不同的输入和目标捕获各种多模态特征，并实现不同模态之间的信息交互。与直接拼接多模态信息的方法相比，M-Hub能够更好地利用多模态信息之间的关联性，从而提升上下文学习的效果。此外，MMICT还设计了多种上下文示例，进一步增强了模型的学习能力。

关键设计：M-Hub的具体实现细节未知，但可以推测其可能包含卷积神经网络、Transformer等模块，用于提取图像和文本的特征。损失函数的设计也未知，但可以推测其可能包含交叉熵损失、对比损失等，用于优化模型的学习效果。上下文示例的设计需要根据具体的任务进行调整，例如，对于视觉问答任务，上下文示例可以包含图像、问题和答案。

📊 实验亮点

实验结果表明，MMICT在多个下游多模态任务上显著优于传统的微调策略和原始的上下文学习方法。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出MMICT取得了显著的性能提升，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

MMICT具有广泛的应用前景，例如视觉问答、图像描述、多模态对话等。该方法可以提升多模态任务的性能，并为开发更智能的多模态应用提供技术支持。未来，MMICT可以应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域，具有重要的实际价值和潜在影响。

📄 摘要（原文）

Although In-Context Learning (ICL) brings remarkable performance gains to Large Language Models (LLMs), the improvements remain lower than fine-tuning on downstream tasks. This paper introduces Multi-Modal In-Context Tuning (MMICT), a novel multi-modal fine-tuning paradigm that boosts multi-modal fine-tuning by fully leveraging the promising ICL capability of multi-modal LLMs (MM-LLMs). We propose the Multi-Modal Hub (M-Hub), a unified module that captures various multi-modal features according to different inputs and objectives. Based on M-Hub, MMICT enables MM-LLMs to learn from in-context visual-guided textual features and subsequently generate outputs conditioned on the textual-guided visual features. Moreover, leveraging the flexibility of M-Hub, we design a variety of in-context demonstrations. Extensive experiments on a diverse range of downstream multi-modal tasks demonstrate that MMICT significantly outperforms traditional fine-tuning strategy and the vanilla ICT method that directly takes the concatenation of all information from different modalities as input. Our implementation is available at: https://github.com/KDEGroup/MMICT.