Continually Learn to Map Visual Concepts to Large Language Models in Resource-constrained Environments

📄 arXiv: 2407.08279v1 📥 PDF

作者: Clea Rebillard, Julio Hurtado, Andrii Krutsylo, Lucia Passaro, Vincenzo Lomonaco

分类: cs.AI

发布日期: 2024-07-11

DOI: 10.1016/j.neucom.2025.131013

💡 一句话要点

提出Continual Visual Mapping (CVM)，在资源受限环境下持续学习视觉概念到大型语言模型的映射

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

关键词: 持续学习 视觉映射 大型语言模型 资源受限环境 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有持续学习视觉模型易过拟合和灾难性遗忘，大型语言模型蕴含丰富知识，但直接应用成本高。
  2. CVM将视觉表示映射到由固定大型语言模型构建的概念空间，训练小型视觉模型以适应资源受限环境。
  3. 实验表明，CVM在多个基准测试中超越现有持续学习方法，提升了泛化能力，尤其在资源受限设备上。

📝 摘要（中文）

在深度学习中，从非独立同分布数据流中持续学习是一个公开的挑战，尤其是在嵌入式设备等资源受限的环境中。通过监督学习持续更新的视觉模型通常容易出现过拟合、灾难性遗忘和有偏见的表示。另一方面，大型语言模型包含关于多个概念及其关系的知识，这可以促进更稳健、信息更充分和更连贯的学习过程。本文提出Continual Visual Mapping (CVM)，一种将视觉表示持续地映射到从固定语言模型中提取的知识空间的方法。具体来说，CVM持续训练一个小型高效的视觉模型，将其表示映射到由固定大型语言模型建立的概念空间中。由于其较小的规模，当由于计算或数据限制而无法直接适应大型视觉预训练模型时，可以使用CVM。在五个基准测试中，CVM超越了最先进的持续学习方法，并为解决持续学习中的泛化能力提供了一个有希望的途径，即使在计算受限的设备中也是如此。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决资源受限环境下，视觉模型在持续学习过程中面临的过拟合、灾难性遗忘和表示偏差问题。现有方法要么难以适应大型视觉预训练模型，要么在持续学习过程中表现不佳。

核心思路：核心思想是将视觉模型的表示映射到由大型语言模型构建的知识空间。利用大型语言模型丰富的概念知识来指导视觉模型的学习，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性，并减轻灾难性遗忘。

技术框架：CVM包含一个固定的预训练大型语言模型和一个可训练的小型视觉模型。首先，利用大型语言模型提取概念空间。然后，持续训练视觉模型，使其输出的视觉表示能够映射到该概念空间中。通过这种方式，视觉模型可以学习到与语言模型相关的概念知识。

关键创新：关键创新在于利用大型语言模型的知识空间作为视觉模型持续学习的指导。与传统的持续学习方法不同，CVM不是直接在像素空间或特征空间进行学习，而是将视觉表示映射到语义空间，从而提高了模型的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：CVM的关键设计包括：1) 选择合适的预训练大型语言模型；2) 设计有效的映射函数，将视觉表示映射到概念空间；3) 使用合适的损失函数，例如对比损失或交叉熵损失，来训练视觉模型。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CVM在五个持续学习基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。实验结果表明，CVM能够有效地减轻灾难性遗忘，并提高模型的泛化能力。尤其是在资源受限的设备上，CVM的优势更加明显，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

CVM具有广泛的应用前景，例如在智能监控、自动驾驶、机器人等领域，可以在资源受限的嵌入式设备上实现持续学习和知识迁移。该方法可以提升视觉模型在复杂环境下的适应性和泛化能力，从而提高系统的智能化水平。未来，CVM可以进一步扩展到多模态学习，例如将视觉、听觉等信息融合到统一的知识空间中。

📄 摘要（原文）

Learning continually from a stream of non-i.i.d. data is an open challenge in deep learning, even more so when working in resource-constrained environments such as embedded devices. Visual models that are continually updated through supervised learning are often prone to overfitting, catastrophic forgetting, and biased representations. On the other hand, large language models contain knowledge about multiple concepts and their relations, which can foster a more robust, informed and coherent learning process. This work proposes Continual Visual Mapping (CVM), an approach that continually ground vision representations to a knowledge space extracted from a fixed Language model. Specifically, CVM continually trains a small and efficient visual model to map its representations into a conceptual space established by a fixed Large Language Model. Due to their smaller nature, CVM can be used when directly adapting large visual pre-trained models is unfeasible due to computational or data constraints. CVM overcome state-of-the-art continual learning methods on five benchmarks and offers a promising avenue for addressing generalization capabilities in continual learning, even in computationally constrained devices.