xVLM2Vec: Adapting LVLM-based embedding models to multilinguality using Self-Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2503.09313v2 📥 PDF

作者: Elio Musacchio, Lucia Siciliani, Pierpaolo Basile, Giovanni Semeraro

分类: cs.CL, cs.IR

发布日期: 2025-03-12 (更新: 2025-03-16)

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💡 一句话要点

提出xVLM2Vec，利用自知识蒸馏提升LVLM在多语言多模态嵌入任务上的性能。

🎯 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: 多语言嵌入 多模态嵌入 视觉-语言模型 自知识蒸馏 知识迁移 对比学习 跨语言检索

📋 核心要点

  1. 现有嵌入模型主要集中于英语文本，缺乏对多语言和多模态数据的有效处理能力。
  2. 论文提出xVLM2Vec，通过自知识蒸馏方法，使LVLM适应多语言多模态嵌入任务。
  3. 论文设计了新的多语言多模态嵌入基准，用于评估模型性能，并验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

当前文献中，大多数嵌入模型基于encoder-only的Transformer架构，以提取给定输入（文本、图像等）的密集且有意义的表示。随着大型语言模型（LLM）的最新进展，探索了从这些大型且经过广泛训练的模型中提取嵌入的可能性。然而，目前的研究主要集中在英语文本嵌入上，这也是这些模型训练的主要语言。此外，很少有模型考虑多模态和多语言输入。鉴于此，我们提出了一种针对在英语语言数据上训练的大型视觉-语言模型（LVLM）的自适应方法，以提高其在提取多语言和多模态嵌入方面的性能。最后，我们设计并引入了一个基准，以评估多语言和多模态嵌入模型的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型视觉-语言模型（LVLM）主要在英语数据集上训练，直接应用于多语言和多模态场景时，性能会显著下降。痛点在于模型无法有效捕捉不同语言和模态之间的语义关联，导致嵌入质量不高。

核心思路：论文的核心思路是利用自知识蒸馏，让LVLM学习如何更好地处理多语言和多模态数据。具体来说，就是让模型自己作为教师，指导自己学习，从而提升其在目标任务上的泛化能力。

技术框架：xVLM2Vec方法主要包含以下几个阶段：1) 使用英文数据训练的LVLM作为初始模型。2) 构建包含多语言和多模态数据的训练集。3) 使用自知识蒸馏方法，让LVLM学习如何生成高质量的多语言和多模态嵌入。在这个过程中，LVLM既充当教师模型，又充当学生模型。教师模型生成的目标嵌入用于指导学生模型的训练。4) 使用设计的基准测试评估模型性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于将自知识蒸馏应用于LVLM的多语言和多模态嵌入学习。与传统的知识蒸馏方法不同，自知识蒸馏不需要额外的教师模型，而是利用模型自身的知识来提升性能。这使得该方法更加灵活和高效。

关键设计：在自知识蒸馏过程中，论文可能使用了对比学习损失函数，以鼓励模型生成更具区分性的嵌入。具体参数设置（如温度系数、学习率等）以及网络结构细节（如Transformer层数、注意力头数等）未知，但这些参数的合理选择对于模型的最终性能至关重要。损失函数的权重设置也可能影响最终结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文设计并引入了一个新的多语言和多模态嵌入基准，用于评估模型的性能。实验结果表明，提出的xVLM2Vec方法在多语言和多模态嵌入任务上取得了显著的性能提升，优于现有的基线模型。具体的性能数据和提升幅度未知，但该方法展示了在提升LVLM多语言多模态能力方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于跨语言图像检索、多语言视频理解、多语言多模态对话系统等领域。通过提升多语言多模态嵌入的质量，可以有效改善这些应用的用户体验，并促进不同语言和文化之间的交流与理解。未来，该方法还可应用于其他类型的多模态数据，如音频、3D模型等。

📄 摘要（原文）

In the current literature, most embedding models are based on the encoder-only transformer architecture to extract a dense and meaningful representation of the given input, which can be a text, an image, and more. With the recent advances in language modeling thanks to the introduction of Large Language Models, the possibility of extracting embeddings from these large and extensively trained models has been explored. However, current studies focus on textual embeddings in English, which is also the main language on which these models have been trained. Furthermore, there are very few models that consider multimodal and multilingual input. In light of this, we propose an adaptation methodology for Large Vision-Language Models trained on English language data to improve their performance in extracting multilingual and multimodal embeddings. Finally, we design and introduce a benchmark to evaluate the effectiveness of multilingual and multimodal embedding models.