DRUM: Learning Demonstration Retriever for Large MUlti-modal Models

📄 arXiv: 2412.07619v1 📥 PDF

作者: Ellen Yi-Ge, Jiechao Gao, Wei Han, Wei Zhu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-10

💡 一句话要点

DRUM：学习演示检索器，提升大型多模态模型上下文学习能力

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

关键词: 视觉语言模型 上下文学习 演示检索 多模态学习 嵌入模型微调

📋 核心要点

  1. 现有LVLM上下文学习方法依赖固定演示或简单嵌入模型检索，无法保证演示与模型需求的匹配。
  2. DRUM框架通过微调视觉语言嵌入模型，并结合LVLM反馈进行演示重排序，优化检索结果。
  3. 实验证明，DRUM在多种视觉语言任务上显著提升了LVLM的上下文学习性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）的帮助下，展现了处理新任务的强大能力。在大规模视觉语言模型（LVLMs）的研究中，研究人员在实施ICL时通常采用简单的策略，例如跨不同样本使用固定的演示，或者直接通过视觉语言嵌入模型选择演示。这些方法不能保证配置的演示符合LVLMs的需求。为了解决这个问题，我们提出了一个新的框架，即大型多模态模型的演示检索器（DRUM），它微调视觉语言嵌入模型，以更好地满足LVLM的需求。首先，我们讨论了视觉语言任务的检索策略，假设给出了一个嵌入模型。我们建议连接图像和文本嵌入，以提高检索性能。其次，我们提出通过LVLM的反馈对嵌入模型检索到的演示进行重新排序，并计算列表式排序损失来训练嵌入模型。第三，我们提出了一种迭代演示挖掘策略，以改进嵌入模型的训练。通过在3种视觉语言任务和7个基准数据集上的大量实验，证明了我们的DRUM框架通过检索更合适的演示，有效地提高了LVLM的上下文学习性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉语言模型（LVLMs）在进行上下文学习（ICL）时，通常采用固定的演示样本，或者使用简单的视觉-语言嵌入模型进行检索。这些方法的痛点在于，无法保证检索到的演示样本真正适合LVLM的需求，导致ICL效果不佳。模型无法根据不同的输入样本，动态地选择最相关的演示样本，从而限制了其泛化能力和性能。

核心思路：DRUM的核心思路是学习一个专门为LVLM服务的演示检索器。它通过微调视觉-语言嵌入模型，使其能够更好地理解LVLM的需求，并检索到更合适的演示样本。此外，DRUM还利用LVLM的反馈信息，对检索结果进行重排序，进一步提升演示样本的质量。这样设计的目的是让LVLM能够根据不同的输入样本，动态地选择最相关的演示样本，从而提高ICL的效果。

技术框架：DRUM框架主要包含以下几个模块：1) 视觉-语言嵌入模型：用于将图像和文本信息编码成向量表示。2) 检索模块：基于嵌入向量，从候选演示集中检索出最相关的演示样本。3) 重排序模块：利用LVLM的反馈信息，对检索结果进行重排序，提升演示样本的质量。4) 迭代演示挖掘模块：通过迭代的方式，不断挖掘出更有效的演示样本，用于训练嵌入模型。整个流程是先用视觉-语言嵌入模型检索出候选演示，然后用LVLM的反馈进行重排序，最后用迭代演示挖掘策略来优化嵌入模型。

关键创新：DRUM最重要的技术创新点在于，它将演示检索问题转化为一个学习问题，通过微调视觉-语言嵌入模型，使其能够更好地适应LVLM的需求。与现有方法相比，DRUM不是简单地使用固定的演示样本，或者使用通用的视觉-语言嵌入模型进行检索，而是专门为LVLM学习一个定制化的演示检索器。这种方法能够更有效地利用LVLM的反馈信息，从而检索到更合适的演示样本。

关键设计：在技术细节上，DRUM采用了以下关键设计：1) 连接图像和文本嵌入：为了提高检索性能，DRUM将图像和文本的嵌入向量连接起来，作为检索的输入。2) 列表式排序损失：为了训练嵌入模型，DRUM设计了一个列表式排序损失函数，该损失函数基于LVLM的反馈信息，对检索结果进行排序。3) 迭代演示挖掘策略：为了不断挖掘出更有效的演示样本，DRUM采用了一种迭代的挖掘策略，该策略通过不断地训练和评估，选择出最有效的演示样本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DRUM框架在3种视觉语言任务和7个基准数据集上均取得了显著的性能提升。例如，在视觉问答任务上，DRUM相比于基线方法，性能提升了5%以上。这些结果充分证明了DRUM框架的有效性，以及其在提升LVLM上下文学习能力方面的潜力。

🎯 应用场景

DRUM框架可广泛应用于各种需要上下文学习的视觉语言任务中，例如图像描述、视觉问答、视觉推理等。通过提升LVLM的上下文学习能力，DRUM可以帮助模型更好地理解图像和文本信息，从而提高其在实际应用中的性能。该研究对于推动视觉语言智能的发展具有重要意义，并有望在智能客服、自动驾驶、机器人等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in dealing with new tasks with the help of in-context learning (ICL). In the study of Large Vision-Language Models (LVLMs), when implementing ICL, researchers usually adopts the naive strategies like fixed demonstrations across different samples, or selecting demonstrations directly via a visual-language embedding model. These methods does not guarantee the configured demonstrations fit the need of the LVLMs. To address this issue, we now propose a novel framework, \underline{d}emonstration \underline{r}etriever for large m\underline{u}lti-modal \underline{m}odel (DRUM), which fine-tunes the visual-language embedding model to better meet the LVLM's needs. First, we discuss the retrieval strategies for a visual-language task, assuming an embedding model is given. And we propose to concate the image and text embeddings to enhance the retrieval performance. Second, we propose to re-rank the demonstrations retrieved by the embedding model via the LVLM's feedbacks, and calculate a list-wise ranking loss for training the embedding model. Third, we propose an iterative demonstration mining strategy to improve the training of the embedding model. Through extensive experiments on 3 types of visual-language tasks, 7 benchmark datasets, our DRUM framework is proven to be effective in boosting the LVLM's in-context learning performance via retrieving more proper demonstrations.