Lightweight In-Context Tuning for Multimodal Unified Models

📄 arXiv: 2310.05109v1 📥 PDF

作者: Yixin Chen, Shuai Zhang, Boran Han, Jiaya Jia

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-08

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出M$^2$IXT以增强多模态统一模型的上下文学习能力

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

关键词: 多模态学习 上下文学习 模型调优 少量样本学习 视觉问答 图像描述 智能助手

📋 核心要点

  1. 现有多模态模型在处理复杂的上下文示例时，往往难以有效推断，导致ICL性能不足。
  2. 本文提出的M$^2$IXT模块通过可扩展的上下文窗口，整合多模态标记示例，增强了模型的ICL能力。
  3. 在仅使用50K多模态数据进行调优的情况下，M$^2$IXT显著提升了少量样本ICL性能，且模型参数量远小于现有方法。

📝 摘要（中文）

上下文学习（ICL）涉及从给定的上下文示例中进行推理。随着多模态输入的增加，这一过程变得愈加复杂，导致多模态模型在有效推断上下文示例以执行ICL时面临挑战。为了解决这些问题，本文提出了多模态上下文调优模块（M$^2$IXT），旨在增强多模态统一模型的ICL能力。M$^2$IXT模块能够感知可扩展的上下文窗口，以整合多种模态（如文本、图像和坐标）的标记示例。该模块可以附加到多种不同架构的多模态统一模型上，并通过混合任务策略进行训练，以实现快速的少量样本适应。经过少量的50K多模态数据调优后，M$^2$IXT显著提升了少量样本ICL性能，并在视觉问答、图像描述、视觉定位和视觉蕴含等任务中取得了最先进的结果，同时模型参数量显著较小，展示了M$^2$IXT作为多模态上下文学习者的灵活性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态模型在上下文学习中面临的推理困难，现有方法在处理多模态输入时往往表现不佳，无法有效利用上下文示例进行推理。

核心思路：M$^2$IXT模块通过引入可扩展的上下文窗口，能够灵活整合不同模态的标记示例，从而提升模型的上下文学习能力，适应多种任务和数据集。

技术框架：M$^2$IXT模块可以附加到多种多模态统一模型（如OFA、Unival、LLaVA）上，采用混合任务策略进行训练，整体流程包括上下文示例的整合、模型的调优和任务适应。

关键创新：M$^2$IXT的主要创新在于其轻量级设计和可扩展的上下文窗口，使得模型在保持较小参数量的同时，显著提升了ICL性能，与现有方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：M$^2$IXT的设计包括上下文窗口的大小设置、不同模态示例的整合策略，以及混合任务训练的损失函数设计，确保模型能够在多任务环境中快速适应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，M$^2$IXT在少量样本ICL性能上相较于基线模型OFA提升了18%，并在视觉问答、图像描述等多个任务中取得了最先进的结果。此外，M$^2$IXT的模型参数量约为Flamingo或MMICL的20倍更小，展现了其在性能与效率上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、图像理解、自动内容生成等。M$^2$IXT的灵活性和高效性使其能够在多种实际场景中快速适应，提升多模态交互的智能化水平，未来可能对人机交互和智能助手的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In-context learning (ICL) involves reasoning from given contextual examples. As more modalities comes, this procedure is becoming more challenging as the interleaved input modalities convolutes the understanding process. This is exemplified by the observation that multimodal models often struggle to effectively extrapolate from contextual examples to perform ICL. To address these challenges, we introduce MultiModal In-conteXt Tuning (M$^2$IXT), a lightweight module to enhance the ICL capabilities of multimodal unified models. The proposed M$^2$IXT module perceives an expandable context window to incorporate various labeled examples of multiple modalities (e.g., text, image, and coordinates). It can be prepended to various multimodal unified models (e.g., OFA, Unival, LLaVA) of different architectures and trained via a mixed-tasks strategy to enable rapid few-shot adaption on multiple tasks and datasets. When tuned on as little as 50K multimodal data, M$^2$IXT can boost the few-shot ICL performance significantly (e.g., 18\% relative increase for OFA), and obtained state-of-the-art results across an array of tasks including visual question answering, image captioning, visual grounding, and visual entailment, while being considerably small in terms of model parameters (e.g., $\sim$$20\times$ smaller than Flamingo or MMICL), highlighting the flexibility and effectiveness of M$^2$IXT as a multimodal in-context learner.