WhisBERT: Multimodal Text-Audio Language Modeling on 100M Words

📄 arXiv: 2312.02931v2 📥 PDF

作者: Lukas Wolf, Greta Tuckute, Klemen Kotar, Eghbal Hosseini, Tamar Regev, Ethan Wilcox, Alex Warstadt

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-05 (更新: 2023-12-07)

备注: Published at the BabyLM Challenge, a shared task co-sponsored by CMCL 2023 and CoNLL 2023, hosted by EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出WhisBERT：一种基于1亿词文本-音频数据的多模态语言模型。

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

关键词: 多模态学习 文本-音频模型 语言模型 Transformer 跨模态注意力

📋 核心要点

  1. 现有语言模型缺乏对多模态信息的有效利用，限制了其在复杂场景下的性能。
  2. WhisBERT通过融合文本和音频信息，旨在提升语言模型的质量和效率，并探索多模态学习的潜力。
  3. 实验表明，WhisBERT在多模态任务上表现良好，但优化复杂目标仍面临挑战，性能提升有限。

📝 摘要（中文）

本文探讨了多模态输入训练是否能提升语言模型的质量和效率。研究聚焦于文本-音频模态，并提出了WhisBERT，其灵感来源于FLAVA的文本-图像方法。遵循Babylm指南，WhisBERT在一个包含1亿词及其对应语音的数据集上进行预训练，该数据集来自People's Speech数据集的词对齐版本。为了评估多模态的影响，研究对比了仅在文本上训练的模型和同时在音频和文本上训练的模型。结果表明，WhisBERT在多模态掩码建模方面表现良好，并在大多数基准测试任务中超过了Babylm基线，但难以优化其复杂目标，并且未能超越其仅文本的WhisBERT基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效利用文本和音频等多模态信息来提升语言模型性能的问题。现有方法通常只关注单一模态，或者简单地将多模态信息进行融合，缺乏对模态间关系的深入理解和有效利用，导致模型在复杂场景下的表现受限。

核心思路：论文的核心思路是借鉴FLAVA的文本-图像方法，构建一个能够同时处理文本和音频信息的统一模型WhisBERT。通过在文本和音频数据上进行联合训练，使模型能够学习到模态间的关联性，从而提升模型的理解和生成能力。

技术框架：WhisBERT的整体架构基于Transformer模型，包含文本编码器和音频编码器两个主要模块。文本编码器负责将文本信息转换为向量表示，音频编码器负责将音频信息转换为向量表示。然后，通过跨模态注意力机制，将文本和音频的向量表示进行融合，从而得到最终的多模态表示。模型采用掩码建模的方式进行预训练，即随机掩盖一部分文本或音频信息，然后让模型预测被掩盖的内容。

关键创新：论文的关键创新在于将FLAVA的文本-图像方法扩展到了文本-音频领域，并设计了一种有效的跨模态注意力机制，能够充分利用文本和音频信息之间的互补性。此外，论文还采用了大规模的文本-音频数据集进行预训练，从而提升了模型的泛化能力。

关键设计：WhisBERT的关键设计包括：1) 使用Transformer作为基础架构；2) 设计跨模态注意力机制，融合文本和音频信息；3) 采用掩码建模进行预训练；4) 使用大规模的People's Speech数据集进行训练。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述。

📊 实验亮点

WhisBERT在多模态掩码建模任务上表现良好，并在大多数Babylm基准测试任务中超过了基线模型。然而，研究发现WhisBERT难以优化其复杂的训练目标，并且未能显著超越其仅文本的基线模型。这表明多模态学习仍然面临着一些挑战，例如如何有效地融合不同模态的信息，以及如何设计更加有效的训练策略。

🎯 应用场景

WhisBERT的研究成果可应用于语音识别、语音合成、多模态对话系统等领域。通过融合文本和音频信息，可以提升语音识别的准确率，改善语音合成的自然度，并增强对话系统的理解和生成能力。未来，该研究还可以扩展到其他模态，如视频、图像等，从而构建更加强大的多模态智能系统。

📄 摘要（原文）

Training on multiple modalities of input can augment the capabilities of a language model. Here, we ask whether such a training regime can improve the quality and efficiency of these systems as well. We focus on text--audio and introduce Whisbert, which is inspired by the text--image approach of FLAVA (Singh et al., 2022). In accordance with Babylm guidelines (Warstadt et al., 2023), we pretrain Whisbert on a dataset comprising only 100 million words plus their corresponding speech from the word-aligned version of the People's Speech dataset (Galvez et al., 2021). To assess the impact of multimodality, we compare versions of the model that are trained on text only and on both audio and text simultaneously. We find that while Whisbert is able to perform well on multimodal masked modeling and surpasses the Babylm baselines in most benchmark tasks, it struggles to optimize its complex objective and outperform its text-only Whisbert baseline.