Interfacing Foundation Models' Embeddings

📄 arXiv: 2312.07532v2 📥 PDF

作者: Xueyan Zou, Linjie Li, Jianfeng Wang, Jianwei Yang, Mingyu Ding, Junyi Wei, Zhengyuan Yang, Feng Li, Hao Zhang, Shilong Liu, Arul Aravinthan, Yong Jae Lee, Lijuan Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2024-07-15)

备注: CODE: https://github.com/UX-Decoder/FIND

💡 一句话要点

提出FIND：统一接口对齐多模态基础模型嵌入，实现跨任务理解

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

关键词: 基础模型 多模态学习 嵌入对齐 多任务学习 Transformer 图像分割 图像检索

📋 核心要点

  1. 现有基础模型缺乏统一接口，难以实现跨模态、跨任务的知识融合与迁移。
  2. FIND通过轻量级Transformer接口对齐不同基础模型的嵌入空间，实现多任务交错理解。
  3. FIND在FIND-Bench上取得SOTA，并在标准数据集上表现出竞争力，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出FIND，一个通用的接口，用于对齐基础模型的多模态嵌入，实现统一的图像和数据集级别的理解，跨越模态和粒度。该接口采用轻量级的Transformer结构，无需调整任何基础模型的权重，即可实现分割、定位和检索等任务的交错执行。FIND具有以下优点：(1)通用性：在相同的架构和权重下，适用于检索、分割等多种任务。(2)交错性：受益于多任务多模态训练，FIND创建了一个交错的共享嵌入空间。(3)可扩展性：FIND能够适应新的任务和模型。此外，本文还提出了FIND-Bench，为COCO数据集引入了新的训练和评估标注，用于交错的分割和检索。这是首个对齐基础模型嵌入以实现交错理解的工作。实验结果表明，该方法在FIND-Bench上取得了最先进的性能，并在标准检索和分割设置上取得了具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以有效利用预训练基础模型在不同模态和任务上的强大能力，缺乏一个统一的接口来对齐和融合不同模型的嵌入空间，从而限制了模型在多任务场景下的应用。具体来说，如何在不微调大型基础模型的前提下，实现图像分割、目标定位和图像检索等任务的统一建模和高效执行是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是设计一个轻量级的Transformer接口，该接口能够将不同基础模型的嵌入空间对齐到一个共享的、交错的嵌入空间中。通过多任务多模态训练，使得该接口能够学习到不同任务之间的关联性，从而实现跨任务的知识迁移和共享。这种设计避免了对大型基础模型的微调，降低了计算成本，并提高了模型的泛化能力。

技术框架：FIND的整体架构包含以下几个主要模块：(1) 基础模型：利用预训练的视觉和语言基础模型提取图像和文本的特征。(2) 接口模块：采用轻量级的Transformer结构，将不同基础模型的嵌入空间映射到统一的共享嵌入空间。(3) 任务特定模块：根据不同的任务（如分割、定位、检索）设计相应的输出层。(4) 训练模块：采用多任务学习策略，联合训练接口模块和任务特定模块。

关键创新：FIND最重要的技术创新点在于提出了一个通用的、可扩展的接口，用于对齐不同基础模型的嵌入空间。与现有方法相比，FIND无需对基础模型进行微调，降低了计算成本，并提高了模型的泛化能力。此外，FIND还提出了FIND-Bench数据集，用于评估模型在交错分割和检索任务上的性能。

关键设计：FIND的关键设计包括：(1) 轻量级Transformer接口：采用少量参数的Transformer结构，降低计算成本。(2) 多任务学习策略：联合训练不同任务，提高模型的泛化能力。(3) 交错嵌入空间：将不同模态和任务的嵌入映射到同一个空间，实现知识共享。(4) FIND-Bench数据集：包含交错分割和检索任务的标注，用于评估模型的性能。

📊 实验亮点

FIND在FIND-Bench数据集上取得了最先进的性能，显著优于现有方法。在标准检索和分割任务上，FIND也取得了具有竞争力的性能，证明了其有效性。具体来说，FIND在FIND-Bench上的分割任务取得了X%的提升，在检索任务上取得了Y%的提升（具体数值未知）。

🎯 应用场景

FIND具有广泛的应用前景，例如智能图像编辑、跨模态信息检索、机器人视觉导航等。通过统一不同模态和任务的知识，FIND可以帮助机器更好地理解世界，并实现更智能化的应用。未来，FIND可以进一步扩展到更多的模态和任务，例如视频理解、语音识别等，从而构建一个更加通用的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

Foundation models possess strong capabilities in reasoning and memorizing across modalities. To further unleash the power of foundation models, we present FIND, a generalized interface for aligning foundation models' embeddings with unified image and dataset-level understanding spanning modality and granularity. As shown in the teaser figure, a lightweight transformer interface without tuning any foundation model weights is enough for segmentation, grounding, and retrieval in an interleaved manner. The proposed interface has the following favorable attributes: (1) Generalizable. It applies to various tasks spanning retrieval, segmentation, etc., under the same architecture and weights. (2) Interleavable. With the benefit of multi-task multi-modal training, the proposed interface creates an interleaved shared embedding space. (3) Extendable. The proposed interface is adaptive to new tasks, and new models. In light of the interleaved embedding space, we introduce FIND-Bench, which introduces new training and evaluation annotations to the COCO dataset for interleaved segmentation and retrieval. We are the first work aligning foundations models' embeddings for interleave understanding. Meanwhile, our approach achieves state-of-the-art performance on FIND-Bench and competitive performance on standard retrieval and segmentation settings.