Multimodal Commonsense Knowledge Distillation for Visual Question Answering

📄 arXiv: 2411.02722v1 📥 PDF

作者: Shuo Yang, Siwen Luo, Soyeon Caren Han

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-05

备注: AAAI 2025 (Accepted, Oral)

💡 一句话要点

提出基于图的跨模态常识知识蒸馏框架，提升视觉问答模型性能。

🎯 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: 视觉问答 常识推理 知识蒸馏 图卷积网络 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有VQA模型在处理需要常识知识的问题时面临挑战，主要原因是高质量提示生成困难和微调成本高昂。
  2. 论文提出基于图的知识蒸馏框架，利用图卷积网络整合常识知识、视觉信息和问题信息，实现知识迁移。
  3. 该框架具有灵活性，无需对教师和学生模型进行微调，并在ScienceQA数据集上取得了良好的实验结果。

📝 摘要（中文）

现有的多模态大型语言模型(MLLMs)和视觉语言预训练模型(VLPMs)在通用视觉问答(VQA)任务中表现出色。然而，由于生成高质量提示的挑战和微调的高计算成本，这些模型在需要外部常识知识的VQA问题上表现不佳。本文提出了一种新颖的基于图的跨模态常识知识蒸馏框架，该框架通过图卷积网络(GCN)在教师-学生环境中构建常识知识、视觉对象和问题之间的统一关系图。所提出的框架对任何类型的教师和学生模型都具有灵活性，无需进一步微调，并在ScienceQA数据集上取得了有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉问答（VQA）任务中，模型缺乏常识知识的问题。现有的多模态大模型和视觉语言预训练模型虽然在通用VQA任务上表现良好，但在需要外部常识知识的问题上表现不佳。主要痛点在于：一是如何有效地将外部常识知识融入模型；二是微调这些大型模型的计算成本非常高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏，将教师模型中的常识知识迁移到学生模型中。通过构建一个统一的关系图，将常识知识、视觉对象和问题联系起来，从而让学生模型能够学习到这些关系，并利用这些关系进行推理。这种方法避免了直接微调大型模型，降低了计算成本。

技术框架：整体框架采用教师-学生模式。首先，构建一个统一的关系图，该图包含常识知识、视觉对象和问题三种节点。然后，使用图卷积网络（GCN）在该图上进行信息传播，学习节点之间的关系表示。教师模型基于该图生成高质量的预测结果，学生模型则学习模仿教师模型的预测结果。框架包含以下主要模块：1) 知识图谱构建模块；2) 图卷积网络模块；3) 知识蒸馏模块。

关键创新：最重要的技术创新点在于构建了一个统一的跨模态关系图，将常识知识、视觉对象和问题整合在一起。这种方法能够有效地利用常识知识进行推理，并且避免了对大型模型进行微调。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要对模型进行微调，或者使用复杂的提示工程来引导模型进行推理，而该方法通过知识蒸馏，直接将知识迁移到学生模型中。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何构建有效的关系图，例如节点和边的选择；2) 图卷积网络的结构设计，例如层数、隐藏层维度等；3) 知识蒸馏的损失函数设计，例如如何平衡预测结果的准确性和知识迁移的效率。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文在ScienceQA数据集上进行了实验，结果表明，所提出的框架在不需要进一步微调的情况下，取得了具有竞争力的性能。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知）。该框架的灵活性和高效性是其主要亮点。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能教育、智能客服、人机交互等领域。例如，可以提升智能教育系统中视觉问答模块的准确性和可靠性，帮助学生更好地理解学习材料。在智能客服领域，可以使机器人更好地理解用户的问题，并给出更准确的答案。未来，该技术有望扩展到更广泛的多模态理解和推理任务中。

📄 摘要（原文）

Existing Multimodal Large Language Models (MLLMs) and Visual Language Pretrained Models (VLPMs) have shown remarkable performances in the general Visual Question Answering (VQA). However, these models struggle with VQA questions that require external commonsense knowledge due to the challenges in generating high-quality prompts and the high computational costs of fine-tuning. In this work, we propose a novel graph-based multimodal commonsense knowledge distillation framework that constructs a unified relational graph over commonsense knowledge, visual objects and questions through a Graph Convolutional Network (GCN) following a teacher-student environment. This proposed framework is flexible with any type of teacher and student models without further fine-tuning, and has achieved competitive performances on the ScienceQA dataset.