Adapter-state Sharing CLIP for Parameter-efficient Multimodal Sarcasm Detection

📄 arXiv: 2507.04508v2 📥 PDF

作者: Soumyadeep Jana, Sahil Danayak, Sanasam Ranbir Singh

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-06 (更新: 2025-10-29)

💡 一句话要点

提出AdS-CLIP，通过Adapter状态共享实现参数高效的多模态讽刺检测。

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

关键词: 多模态学习 讽刺检测 参数高效微调 Adapter CLIP 跨模态融合 状态共享

📋 核心要点

  1. 现有讽刺检测方法依赖大型模型全量微调，计算成本高，难以在资源受限场景部署。
  2. AdS-CLIP仅在上层插入Adapter，并提出Adapter状态共享机制，利用文本信息引导视觉学习。
  3. 实验表明，AdS-CLIP在参数量更少的情况下，性能优于传统PEFT方法和多模态基线。

📝 摘要（中文）

社交媒体上多模态图文讽刺现象日益普遍，给观点挖掘系统带来了挑战。现有方法依赖于大型模型的完全微调，不适合在资源受限的环境下进行适配。虽然最近的参数高效微调（PEFT）方法展现了潜力，但直接应用在讽刺检测等复杂任务上表现不佳。我们提出了AdS-CLIP（CLIP中的Adapter状态共享），这是一个构建在CLIP之上的轻量级框架，仅在上层插入adapter以保留下层中的低级单模态表示，并引入了一种新颖的adapter状态共享机制，其中文本adapter引导视觉adapter，以促进上层中高效的跨模态学习。在两个公共基准上的实验表明，AdS-CLIP不仅优于标准PEFT方法，而且优于现有的多模态基线，且可训练参数明显更少。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态讽刺检测任务中，现有方法参数量大、计算成本高，难以在资源受限环境下部署的问题。现有方法通常采用全量微调大型预训练模型，导致计算资源消耗巨大，且容易过拟合。

核心思路：论文的核心思路是利用参数高效微调（PEFT）方法，并在此基础上进行改进，提出Adapter状态共享机制。通过仅微调少量参数，降低计算成本，同时利用文本信息引导视觉信息的学习，提升跨模态融合效果。

技术框架：AdS-CLIP框架基于CLIP模型构建，主要包含以下模块：1) CLIP的图像编码器和文本编码器；2) 插入到CLIP上层Transformer块中的Adapter模块；3) Adapter状态共享模块，用于文本Adapter引导视觉Adapter。整体流程是：图像和文本分别通过CLIP编码器提取特征，然后通过Adapter模块进行特征调整和融合，最后进行讽刺分类。

关键创新：论文最重要的技术创新点是Adapter状态共享机制。该机制允许文本Adapter的状态信息传递给视觉Adapter，从而利用文本信息指导视觉特征的学习，促进更有效的跨模态融合。这种机制能够提升模型对讽刺语气的理解能力，尤其是在视觉信息较为模糊的情况下。

关键设计：AdS-CLIP的关键设计包括：1) Adapter的插入位置：仅在上层Transformer块中插入Adapter，保留下层单模态特征；2) Adapter状态共享方式：通过某种函数（具体形式未知）将文本Adapter的状态信息传递给视觉Adapter；3) 损失函数：使用交叉熵损失函数进行讽刺分类训练。具体参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AdS-CLIP在两个公开数据集上进行了实验，结果表明，该方法在显著减少可训练参数的情况下，性能优于标准PEFT方法和现有的多模态基线。具体的性能提升幅度和对比基线在摘要中未明确给出，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体内容审核、舆情分析、智能客服等领域。通过准确识别多模态讽刺信息，可以提升社交平台的内容质量，帮助企业更好地理解用户情感，并为智能客服提供更精准的回复。

📄 摘要（原文）

The growing prevalence of multimodal image-text sarcasm on social media poses challenges for opinion mining systems. Existing approaches rely on full fine-tuning of large models, making them unsuitable to adapt under resource-constrained settings. While recent parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods offer promise, their off-the-shelf use underperforms on complex tasks like sarcasm detection. We propose AdS-CLIP (Adapter-state Sharing in CLIP), a lightweight framework built on CLIP that inserts adapters only in the upper layers to preserve low-level unimodal representations in the lower layers and introduces a novel adapter-state sharing mechanism, where textual adapters guide visual ones to promote efficient cross-modal learning in the upper layers. Experiments on two public benchmarks demonstrate that AdS-CLIP not only outperforms standard PEFT methods but also existing multimodal baselines with significantly fewer trainable parameters.