ICU: Conquering Language Barriers in Vision-and-Language Modeling by Dividing the Tasks into Image Captioning and Language Understanding

📄 arXiv: 2310.12531v3 📥 PDF

作者: Guojun Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-19 (更新: 2024-02-05)

备注: EMNLP 2023 (Findings)

💡 一句话要点

提出ICU以解决多语言视觉与语言建模中的语言障碍问题

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

关键词: 多语言处理 视觉与语言建模 图像描述生成 跨语言理解 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的多语言视觉与语言模型面临多语言描述稀缺的问题，限制了其性能和应用。
  2. ICU通过将任务分为图像描述和语言理解两个阶段，利用多语言模型处理丰富的文本数据，从而减轻了V&L模型的负担。
  3. 在IGLUE基准的实验中，ICU在五种语言上达到了新的最先进结果，其余语言也表现出相当的效果。

📝 摘要（中文）

大多数多语言视觉与语言（V&L）研究旨在通过单一模型实现多语言和多模态能力。然而，图像的多语言描述稀缺阻碍了这一发展。为了解决这一问题，本文提出了ICU（图像描述理解），将V&L任务分为两个阶段：首先由V&L模型用英语进行图像描述，然后由多语言模型（mLM）将该描述作为替代文本进行跨语言理解。通过将多语言处理的负担从V&L模型转移到mLM，ICU能够利用相对丰富和高质量的多语言文本数据，帮助克服V&L模型的语言障碍。在IGLUE基准的两个任务中，ICU在五种语言上实现了新的最先进结果，其余语言也表现出可比的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言视觉与语言模型在处理多语言描述时面临的稀缺数据问题。现有方法通常将多语言处理集成在单一模型中，导致性能受限。

核心思路：ICU的核心思路是将V&L任务分为两个阶段：首先由V&L模型生成英语描述，然后由多语言模型进行跨语言理解。这种设计使得多语言处理的复杂性从V&L模型中分离出来，利用更丰富的多语言文本数据。

技术框架：ICU的整体架构包括两个主要模块：第一阶段是图像描述生成，使用V&L模型将图像转换为英语描述；第二阶段是语言理解，使用多语言模型对生成的描述进行跨语言处理。

关键创新：ICU的主要创新在于将多语言处理的负担从V&L模型转移到多语言模型，利用后者的丰富数据资源，从而提高了模型的性能和适应性。这一方法与现有的单一模型方法本质上不同。

关键设计：在设计中，ICU采用了高效的损失函数来优化图像描述生成和语言理解的过程，同时在网络结构上进行了优化，以确保两个阶段的无缝衔接。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在IGLUE基准的实验中，ICU在五种语言上实现了新的最先进结果，具体表现为在这些语言上性能提升显著，而在其他语言上也达到了可比的效果。这表明ICU在多语言视觉与语言建模中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

ICU的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在多语言图像检索、跨语言内容生成和多模态翻译等领域。通过提高多语言视觉与语言模型的性能，ICU能够促进全球范围内的信息获取和交流，推动多语言技术的发展。

📄 摘要（原文）

Most multilingual vision-and-language (V&L) research aims to accomplish multilingual and multimodal capabilities within one model. However, the scarcity of multilingual captions for images has hindered the development. To overcome this obstacle, we propose ICU, Image Caption Understanding, which divides a V&L task into two stages: a V&L model performs image captioning in English, and a multilingual language model (mLM), in turn, takes the caption as the alt text and performs cross-lingual language understanding. The burden of multilingual processing is lifted off V&L model and placed on mLM. Since the multilingual text data is relatively of higher abundance and quality, ICU can facilitate the conquering of language barriers for V&L models. In experiments on two tasks across 9 languages in the IGLUE benchmark, we show that ICU can achieve new state-of-the-art results for five languages, and comparable results for the rest.