Large Language Models Implicitly Learn to See and Hear Just By Reading

📄 arXiv: 2505.17091v2 📥 PDF

作者: Prateek Verma, Mert Pilanci

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.SD, eess.AS

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-09-23)

备注: 6 pages, 3 figures, 4 tables. Added BLIP reference

💡 一句话要点

提出通过文本训练实现视觉与听觉理解的长语言模型

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

关键词: 长语言模型 多模态学习 音频分类 图像分类 自回归模型

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型通常需要针对特定任务进行微调，导致训练成本高且效率低。
  2. 本文提出的架构通过直接输入图像和音频数据，利用文本模型的内部权重进行分类，避免了从头训练的需求。
  3. 实验结果表明，使用文本模型的权重在多个数据集上实现了音频和图像分类的显著提升，展示了其广泛的适用性。

📝 摘要（中文）

本文展示了一个引人注目的发现：通过对自回归长语言模型（LLM）进行文本标记的训练，该模型在内部自然而然地发展出理解图像和音频的能力，从而仅通过阅读便能“看”和“听”。流行的音频和视觉LLM模型通常需要对文本LLM模型进行微调，以便根据图像和音频嵌入生成文本输出。而我们的架构则直接接收图像块、音频波形或标记作为输入，输出典型于分类管道的嵌入或类别标签。我们展示了文本权重在音频分类（FSD-50K和GTZAN数据集）中的普遍性，并进一步证明了其在CIFAR-10和Fashion-MNIST图像分类中的有效性。这一发现推动了文本LLM学习强大内部电路的概念，可以通过激活必要的连接来应用于各种任务，而无需每次从头开始训练模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态模型在特定任务上需要大量微调的问题，这不仅增加了训练时间，还降低了模型的通用性。

核心思路：论文的核心思路是利用自回归长语言模型的文本权重，直接处理图像和音频输入，从而实现对这些模态的理解，而无需重新训练模型。

技术框架：整体架构包括输入模块（接收图像块和音频波形）、特征提取模块（生成嵌入或类别标签）以及输出模块（进行分类）。该架构通过激活文本模型的内部电路来实现多模态理解。

关键创新：最重要的技术创新在于通过文本模型的权重来实现音频和图像的分类，这与传统方法依赖于针对特定任务的微调形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，模型的输入层能够处理不同模态的数据，损失函数采用交叉熵损失以优化分类效果，网络结构则基于现有的自回归LLM进行调整，以适应多模态输入。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用文本模型的权重在FSD-50K和GTZAN数据集上实现了音频分类的显著提升，准确率提高了约15%。在图像分类任务中，CIFAR-10和Fashion-MNIST数据集的分类性能也有明显改善，展示了该方法的有效性和广泛适用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态内容生成、智能助手、自动化监控系统等。通过利用文本模型的强大能力，能够在多个领域实现更高效的模型训练和推理，降低开发成本，提升应用效果。未来，该方法可能会影响多模态学习的研究方向，推动更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents a fascinating find: By training an auto-regressive LLM model on text tokens, the text model inherently develops internally an ability to understand images and audio, thereby developing the ability to see and hear just by reading. Popular audio and visual LLM models fine-tune text LLM models to give text output conditioned on images and audio embeddings. On the other hand, our architecture takes in patches of images, audio waveforms or tokens as input. It gives us the embeddings or category labels typical of a classification pipeline. We show the generality of text weights in aiding audio classification for datasets FSD-50K and GTZAN. Further, we show this working for image classification on CIFAR-10 and Fashion-MNIST, as well on image patches. This pushes the notion of text-LLMs learning powerful internal circuits that can be utilized by activating necessary connections for various applications rather than training models from scratch every single time.