Distilling Implicit Multimodal Knowledge into Large Language Models for Zero-Resource Dialogue Generation

📄 arXiv: 2405.10121v2 📥 PDF

作者: Bo Zhang, Hui Ma, Jian Ding, Jian Wang, Bo Xu, Hongfei Lin

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2024-05-16 (更新: 2025-02-05)

备注: Accepted by Information Fusion. The code is available at https://github.com/zhangbo-nlp/VIKDF

DOI: 10.1016/j.inffus.2025.102985

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VIKDF框架，利用隐式多模态知识蒸馏提升零资源对话生成能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 零资源学习 多模态对话生成 知识蒸馏 大型语言模型 视觉知识 隐式知识 信息融合

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在零资源场景下有效整合多模态知识，缺乏高质量多模态对话数据是主要挑战。
  2. VIKDF框架通过知识蒸馏和融合，将图像-文本对中的隐式视觉知识注入到大型语言模型中，提升对话质量。
  3. 实验结果表明，VIKDF在两个对话数据集上超越了现有最佳模型，证明了其在零资源对话生成方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种视觉隐式知识蒸馏框架(VIKDF)，旨在通过利用隐式多模态知识来增强大型语言模型(LLM)在零资源场景下的对话生成能力。由于缺乏多样化的高质量对话数据集，在零资源场景下有效整合多模态知识仍然是一个巨大的挑战。VIKDF包含两个主要阶段：知识蒸馏阶段，使用隐式查询转换器从图像-文本对中提取和编码视觉隐式知识到知识向量中；知识集成阶段，采用一种新颖的双向变分信息融合技术，将这些蒸馏的向量无缝集成到LLM中。这使得LLM能够生成不仅连贯且引人入胜的对话，而且通过隐式多模态线索表现出对上下文的深刻理解，从而有效地克服了零资源场景的限制。在两个对话数据集上的大量实验表明，VIKDF在生成高质量对话方面优于现有的最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零资源场景下，大型语言模型难以有效利用多模态信息进行高质量对话生成的问题。现有方法依赖于大量标注数据，但在零资源环境下，缺乏足够的多样性和高质量的多模态对话数据，导致模型难以学习到有效的视觉知识，从而影响对话的连贯性和相关性。

核心思路：论文的核心思路是通过知识蒸馏，将图像-文本对中蕴含的隐式视觉知识提取出来，并将其注入到大型语言模型中。这样，即使在缺乏标注数据的情况下，模型也能利用视觉信息来丰富对话内容，提升对话质量。作者认为，图像和文本之间存在着丰富的隐式关联，通过学习这些关联，可以有效地提升模型的对话能力。

技术框架：VIKDF框架主要包含两个阶段：知识蒸馏阶段和知识集成阶段。在知识蒸馏阶段，使用一个隐式查询转换器（Implicit Query Transformer）从图像-文本对中提取视觉隐式知识，并将其编码为知识向量。在知识集成阶段，采用一种新颖的双向变分信息融合（Bidirectional Variational Information Fusion）技术，将这些知识向量无缝地集成到大型语言模型中。整个框架的目标是让LLM能够生成不仅连贯且引人入胜的对话，而且通过隐式多模态线索表现出对上下文的深刻理解。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了隐式查询转换器和双向变分信息融合技术。隐式查询转换器能够有效地从图像-文本对中提取隐式视觉知识，而双向变分信息融合技术则能够将这些知识无缝地集成到大型语言模型中，避免了信息冗余和冲突。与现有方法相比，VIKDF能够更好地利用视觉信息，提升对话质量。

关键设计：隐式查询转换器可能采用了Transformer架构，通过自注意力机制学习图像和文本之间的关联。双向变分信息融合技术可能使用了变分自编码器（VAE）的变体，通过学习知识向量的潜在分布，实现知识的有效融合。具体的损失函数可能包括重构损失、KL散度损失等，用于约束知识向量的分布和保证信息的完整性。具体的网络结构和参数设置需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VIKDF在两个对话数据集上均取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进模型。具体的性能数据需要在论文中查找，但总体而言，VIKDF能够生成更高质量、更连贯、更相关的对话，证明了其在零资源对话生成方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、虚拟助手、社交机器人等领域，尤其是在缺乏标注数据的场景下。通过利用视觉信息，可以提升对话的趣味性和实用性，改善用户体验。未来，该方法有望扩展到更多模态，例如音频、视频等，实现更丰富的多模态对话生成。

📄 摘要（原文）

Integrating multimodal knowledge into large language models (LLMs) represents a significant advancement in dialogue generation capabilities. However, the effective incorporation of such knowledge in zero-resource scenarios remains a substantial challenge due to the scarcity of diverse, high-quality dialogue datasets. To address this, we propose the Visual Implicit Knowledge Distillation Framework (VIKDF), an innovative approach aimed at enhancing LLMs for enriched dialogue generation in zero-resource contexts by leveraging implicit multimodal knowledge. VIKDF comprises two main stages: knowledge distillation, using an Implicit Query Transformer to extract and encode visual implicit knowledge from image-text pairs into knowledge vectors; and knowledge integration, employing a novel Bidirectional Variational Information Fusion technique to seamlessly integrate these distilled vectors into LLMs. This enables the LLMs to generate dialogues that are not only coherent and engaging but also exhibit a deep understanding of the context through implicit multimodal cues, effectively overcoming the limitations of zero-resource scenarios. Our extensive experimentation across two dialogue datasets shows that VIKDF outperforms existing state-of-the-art models in generating high-quality dialogues. The code is available at https://github.com/zhangbo-nlp/VIKDF.