Application of frozen large-scale models to multimodal task-oriented dialogue

📄 arXiv: 2310.00845v1 📥 PDF

作者: Tatsuki Kawamoto, Takuma Suzuki, Ko Miyama, Takumi Meguro, Tomohiro Takagi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-02

💡 一句话要点

利用LENS框架提升多模态任务导向对话的性能

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

关键词: 多模态对话 大型语言模型 LENS框架 任务导向对话 计算机视觉 模型评估 数据集

📋 核心要点

  1. 现有的多模态任务导向对话方法在处理复杂视觉和语言信息时存在性能瓶颈。
  2. 本研究提出利用LENS框架，通过固定参数的大型语言模型来提升多模态对话的效果。
  3. 实验结果显示，采用该方法在流畅性、实用性和相关性上均有显著提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本研究利用现有的大型语言模型LENS框架，测试其在多模态任务导向对话中的可行性。LENS框架被提出为一种在不进行额外训练且固定预训练模型参数的情况下解决计算机视觉任务的方法。我们使用了来自时尚领域的多模态任务导向对话基准数据集MMD，并采用基于ChatGPT的G-EVAL进行评估，尽管G-EVAL仅接受文本模态，但我们进行了相应的调整以处理多模态数据。与以往基于Transformer的模型相比，我们的方法在流畅性、实用性及相关性和连贯性上分别提升了10.8%、8.8%和5.2%。结果表明，使用固定参数的大型模型而非从头训练的模型在多模态任务导向对话中能显著提高性能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决多模态任务导向对话中存在的性能不足问题，尤其是在视觉和语言信息融合方面的挑战。现有方法往往需要从头训练模型，导致效率低下和效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用LENS框架，该框架允许在不进行额外训练的情况下，使用固定参数的大型语言模型来处理多模态对话任务。通过这种方式，能够有效利用已有的预训练模型，提升对话系统的性能。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型输入调整、对话生成和评估四个主要模块。首先，对多模态数据进行预处理，然后将其输入到LENS框架中，最后生成对话并进行评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于将固定参数的大型语言模型应用于多模态任务导向对话中，突破了传统方法需要从头训练的限制，显著提高了效率和效果。

关键设计：在参数设置上，采用了LENS框架的固定参数策略，损失函数设计上则考虑了多模态信息的融合，确保生成的对话既流畅又具实用性。

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用LENS框架的方法在流畅性上提升了10.8%，在实用性上提升了8.8%，在相关性和连贯性上提升了5.2%。这些结果相较于以往基于Transformer的模型，表明了该方法的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和在线购物等场景，能够提升用户与系统之间的交互体验。通过有效整合视觉和语言信息，未来可能推动多模态对话系统的广泛应用，提升其智能化水平。

📄 摘要（原文）

In this study, we use the existing Large Language Models ENnhanced to See Framework (LENS Framework) to test the feasibility of multimodal task-oriented dialogues. The LENS Framework has been proposed as a method to solve computer vision tasks without additional training and with fixed parameters of pre-trained models. We used the Multimodal Dialogs (MMD) dataset, a multimodal task-oriented dialogue benchmark dataset from the fashion field, and for the evaluation, we used the ChatGPT-based G-EVAL, which only accepts textual modalities, with arrangements to handle multimodal data. Compared to Transformer-based models in previous studies, our method demonstrated an absolute lift of 10.8% in fluency, 8.8% in usefulness, and 5.2% in relevance and coherence. The results show that using large-scale models with fixed parameters rather than using models trained on a dataset from scratch improves performance in multimodal task-oriented dialogues. At the same time, we show that Large Language Models (LLMs) are effective for multimodal task-oriented dialogues. This is expected to lead to efficient applications to existing systems.