Chitrarth: Bridging Vision and Language for a Billion People

📄 arXiv: 2502.15392v1 📥 PDF

作者: Shaharukh Khan, Ayush Tarun, Abhinav Ravi, Ali Faraz, Akshat Patidar, Praveen Kumar Pokala, Anagha Bhangare, Raja Kolla, Chandra Khatri, Shubham Agarwal

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-02-21

💡 一句话要点

Chitrarth：面向十亿印度人口的多语言视觉-语言模型

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

关键词: 视觉-语言模型 多语言 低资源语言 印度语言 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态基础模型主要基于英语或高资源欧洲语言数据训练，限制了其在其他中低资源语言中的应用。
  2. Chitrarth通过整合多语言LLM和视觉模块，并在多语言图像-文本数据上训练，有效支持多种印度语言的视觉-语言理解。
  3. BharatBench框架用于评估VLM在印度语言上的表现，Chitrarth在低资源语言基准测试中达到SOTA，同时保持英语性能。

📝 摘要（中文）

本文介绍了Chitrarth，一个包容性的视觉-语言模型(VLM)，专门针对10种主要印度语言的丰富语言多样性和视觉推理。该模型有效地整合了一个最先进(SOTA)的多语言大型语言模型(LLM)和一个视觉模块，主要在多语言图像-文本数据上进行训练。此外，本文还提出了BharatBench，一个用于评估各种印度语言VLM的综合框架，最终为更多样化和有效的AI系统做出贡献。该模型在低资源语言的基准测试中取得了SOTA结果，同时保持了在英语中的效率。通过这项研究，旨在为多语言-多模态能力设定新的基准，为现有模型提供实质性改进，并为促进该领域未来的发展奠定基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型（VLM）主要针对英语等高资源语言，在印度等语言文化多样性丰富的地区，缺乏对当地语言和视觉推理的支持。这限制了VLM在这些地区的应用，无法有效服务于当地用户。

核心思路：Chitrarth的核心思路是构建一个以多语言大型语言模型（LLM）为基础，并结合视觉模块的VLM，通过在包含多种印度语言的图像-文本数据上进行训练，使模型能够理解和生成多种印度语言的文本，并进行视觉推理。这样可以有效解决现有VLM在低资源语言上的不足。

技术框架：Chitrarth的整体架构包含一个视觉编码器和一个多语言LLM。视觉编码器负责将图像转换为视觉特征向量，多语言LLM负责处理文本和视觉信息，并生成相应的文本输出。模型训练主要分为两个阶段：首先，在多语言图像-文本数据集上预训练视觉编码器和LLM，使其具备基本的视觉和语言理解能力；然后，在特定任务的数据集上进行微调，以提高模型在特定任务上的性能。BharatBench是一个评估框架，用于衡量VLM在各种印度语言上的表现，包含多个任务和数据集。

关键创新：Chitrarth的关键创新在于其对多语言的支持和对低资源语言的优化。通过使用多语言LLM和在多语言数据上进行训练，Chitrarth能够有效处理多种印度语言的文本和视觉信息。此外，BharatBench的提出也为评估VLM在印度语言上的表现提供了一个标准化的平台。

关键设计：Chitrarth使用了最先进的多语言LLM作为其语言处理模块，具体模型名称未知。视觉编码器采用常见的图像特征提取网络，具体结构未知。损失函数包括语言建模损失和视觉-语言对齐损失，用于优化模型在多语言环境下的视觉和语言理解能力。BharatBench包含多个任务，如图像描述、视觉问答等，每个任务都有相应的评估指标。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Chitrarth在低资源印度语言的基准测试中取得了SOTA结果，证明了其在多语言视觉-语言理解方面的优越性。虽然具体性能数据未知，但论文强调了其在低资源语言上的显著提升，同时保持了在英语上的竞争力。BharatBench的推出也为未来VLM在印度语言上的评估提供了一个标准化的平台。

🎯 应用场景

Chitrarth可应用于多种场景，例如多语言图像搜索、多语言视觉问答、多语言图像描述生成等。它能够帮助印度等语言文化多样性丰富的地区的用户更方便地获取和理解图像信息。此外，该模型还可以用于教育、医疗等领域，为当地用户提供更个性化的服务。未来，Chitrarth有望成为连接视觉和语言的重要桥梁，促进人工智能技术在低资源语言地区的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Recent multimodal foundation models are primarily trained on English or high resource European language data, which hinders their applicability to other medium and low-resource languages. To address this limitation, we introduce Chitrarth (Chitra: Image; Artha: Meaning), an inclusive Vision-Language Model (VLM), specifically targeting the rich linguistic diversity and visual reasoning across 10 prominent Indian languages. Our model effectively integrates a state-of-the-art (SOTA) multilingual Large Language Model (LLM) with a vision module, primarily trained on multilingual image-text data. Furthermore, we also introduce BharatBench, a comprehensive framework for evaluating VLMs across various Indian languages, ultimately contributing to more diverse and effective AI systems. Our model achieves SOTA results for benchmarks across low resource languages while retaining its efficiency in English. Through our research, we aim to set new benchmarks in multilingual-multimodal capabilities, offering substantial improvements over existing models and establishing a foundation to facilitate future advancements in this arena.