Chitranuvad: Adapting Multi-Lingual LLMs for Multimodal Translation

📄 arXiv: 2502.20420v1 📥 PDF

作者: Shaharukh Khan, Ayush Tarun, Ali Faraz, Palash Kamble, Vivek Dahiya, Praveen Pokala, Ashish Kulkarni, Chandra Khatri, Abhinav Ravi, Shubham Agarwal

分类: cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-02-27

期刊: https://aclanthology.org/2024.wmt-1.80/

💡 一句话要点

Chitranuvad：通过多语言LLM适配实现多模态翻译

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

关键词: 多模态翻译 多语言LLM 视觉信息融合 低资源语言 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有多模态翻译模型在处理低资源语言时面临挑战，尤其是在视觉信息融合方面。
  2. Chitranuvad的核心思想是利用多语言LLM的知识迁移能力，结合视觉信息，提升翻译质量。
  3. 实验结果表明，Chitranuvad在印地语翻译任务上取得了SOTA结果，并在其他语言上保持竞争力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了我们参加亚洲翻译研讨会(WAT2024)英语到低分辨率多模态翻译任务的系统描述。我们提出了Chitranuvad，一个有效整合了多语言LLM和视觉模块的多模态模型，用于多模态翻译。我们的方法使用ViT图像编码器提取视觉表征作为视觉token嵌入，并通过一个适配器层将其投影到LLM空间，然后以自回归的方式生成翻译。我们参与了所有三个赛道（图像描述、纯文本和多模态翻译任务）的印地语翻译（即英语翻译成印地语、孟加拉语和马拉雅拉姆语），并在挑战集上获得了印地语所有赛道的SOTA结果，同时在共享任务的其他语言中保持了竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态翻译问题，特别是在英语翻译到低资源印度语言（如印地语、孟加拉语和马拉雅拉姆语）的场景下。现有方法在处理多模态信息，尤其是图像信息时，可能无法充分利用视觉信息来提升翻译质量，尤其是在低资源语言环境下，数据稀缺问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的多语言LLM的强大语言建模能力，并通过视觉模块提取图像特征，然后将视觉特征融入到LLM中，从而实现多模态信息的有效融合。通过这种方式，可以利用LLM的知识迁移能力，提升低资源语言的翻译质量。

技术框架：Chitranuvad模型主要包含两个核心模块：ViT图像编码器和多语言LLM。首先，使用ViT图像编码器提取输入图像的视觉特征，得到视觉token嵌入。然后，通过一个适配器层将视觉token嵌入投影到LLM的嵌入空间。最后，将投影后的视觉token嵌入与文本token嵌入一起输入到LLM中，LLM以自回归的方式生成翻译结果。

关键创新：该方法的关键创新在于有效地将视觉信息融入到多语言LLM中，利用LLM的跨语言知识迁移能力，提升低资源语言的多模态翻译质量。通过适配器层，实现了视觉特征与LLM特征空间的对齐，使得LLM能够更好地理解和利用视觉信息。

关键设计：适配器层的具体结构未知，但其作用是将视觉特征投影到LLM的嵌入空间。损失函数未知，但通常会采用交叉熵损失函数来训练LLM生成翻译结果。ViT图像编码器可能采用预训练的ViT模型，并在多模态翻译任务上进行微调。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Chitranuvad在WAT2024的英语到印地语多模态翻译任务中，在所有三个赛道（图像描述、纯文本和多模态翻译）的挑战集上均取得了SOTA结果。虽然具体数值未知，但结果表明该方法在印地语翻译方面具有显著优势，并在其他印度语言上表现出竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言机器翻译系统，尤其是在处理包含图像信息的翻译任务时，例如旅游指南翻译、多媒体内容本地化、以及视觉辅助的跨语言交流等。该方法对于低资源语言的翻译具有重要意义，有助于促进不同文化之间的交流和理解。未来可以进一步探索更有效的视觉信息融合方法，提升翻译质量和效率。

📄 摘要（原文）

In this work, we provide the system description of our submission as part of the English to Lowres Multimodal Translation Task at the Workshop on Asian Translation (WAT2024). We introduce Chitranuvad, a multimodal model that effectively integrates Multilingual LLM and a vision module for Multimodal Translation. Our method uses a ViT image encoder to extract visual representations as visual token embeddings which are projected to the LLM space by an adapter layer and generates translation in an autoregressive fashion. We participated in all the three tracks (Image Captioning, Text only and Multimodal translation tasks) for Indic languages (ie. English translation to Hindi, Bengali and Malyalam) and achieved SOTA results for Hindi in all of them on the Challenge set while remaining competitive for the other languages in the shared task.