Multi-Modal Generative Embedding Model

📄 arXiv: 2405.19333v1 📥 PDF

作者: Feipeng Ma, Hongwei Xue, Guangting Wang, Yizhou Zhou, Fengyun Rao, Shilin Yan, Yueyi Zhang, Siying Wu, Mike Zheng Shou, Xiaoyan Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-29

💡 一句话要点

提出多模态生成式嵌入模型MM-GEM，统一生成与嵌入任务，实现细粒度多模态理解。

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

关键词: 多模态学习 生成式模型 嵌入模型 跨模态检索 图像描述

📋 核心要点

  1. 现有方法通常采用独立的文本编码器和解码器处理多模态任务中的嵌入和生成问题，模型结构冗余。
  2. MM-GEM的核心思想是将生成和嵌入目标统一到一个大型语言模型中，实现多模态任务的极简化。
  3. 实验表明，MM-GEM在多模态检索、零样本分类和图像描述等任务上表现出色，且能处理区域级别任务。

📝 摘要（中文）

大多数多模态任务可以被形式化为生成或嵌入问题。现有模型通常将语言模块解耦为文本解码器（用于生成）和文本编码器（用于嵌入）来解决这两类问题。为了探索多模态范式的极简性，我们尝试在每个模态中只使用一个模型。我们提出了多模态生成式嵌入模型（MM-GEM），将生成和嵌入目标封装在一个大型语言模型中。我们还提出了一个PoolAggregator来提高效率，并实现细粒度的嵌入和生成能力。一个令人惊讶的发现是，这两个目标并没有显著冲突。例如，由ViT-Large和TinyLlama实例化的MM-GEM在跨模态检索和零样本分类等多模态嵌入模型的基准测试中表现出竞争性能，同时具有良好的图像描述能力。此外，MM-GEM可以无缝地执行区域级别的图像描述生成和检索任务。此外，MM-GEM中先进的文本模型在长文本和图像检索的Recall@1指标上带来了超过5%的提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理多模态任务时，通常采用分离的文本编码器和解码器分别负责嵌入和生成任务。这种解耦的方式导致模型结构冗余，参数量大，且难以充分利用两种任务之间的内在联系。因此，需要一种更简洁、高效的多模态学习范式。

核心思路：MM-GEM的核心思路是将生成和嵌入目标统一到一个大型语言模型中。通过共享模型参数，可以减少模型大小，并促进生成和嵌入任务之间的知识迁移。此外，论文还提出了PoolAggregator来提高效率，并实现细粒度的嵌入和生成能力。

技术框架：MM-GEM的整体架构基于大型语言模型，例如TinyLlama。图像特征提取器采用ViT-Large。PoolAggregator模块用于聚合图像区域特征，并将其与文本信息融合。模型训练同时优化生成和嵌入两个目标。

关键创新：MM-GEM的关键创新在于将生成和嵌入任务统一到一个模型中，避免了传统方法中编码器和解码器的分离。PoolAggregator模块是另一个创新点，它能够有效地聚合图像区域特征，从而实现细粒度的多模态理解。

关键设计：PoolAggregator模块的具体实现细节未知，但其核心功能是聚合图像区域特征。损失函数的设计需要同时考虑生成和嵌入两个目标，具体形式未知。模型训练过程中可能采用了某种形式的正则化，以避免生成和嵌入目标之间的冲突，具体细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MM-GEM在跨模态检索和零样本分类等任务上表现出与现有模型相当的性能，同时具有良好的图像描述能力。在长文本和图像检索任务中，MM-GEM的Recall@1指标提升超过5%。此外，MM-GEM能够无缝执行区域级别的图像描述生成和检索任务，展示了其细粒度的多模态理解能力。

🎯 应用场景

MM-GEM可应用于图像描述生成、跨模态检索、视觉问答等领域。其统一的框架和细粒度的理解能力使其在智能客服、内容推荐、自动驾驶等场景中具有潜在的应用价值。未来，该模型可以进一步扩展到更多模态，例如音频和视频，从而实现更全面的多模态理解。

📄 摘要（原文）

Most multi-modal tasks can be formulated into problems of either generation or embedding. Existing models usually tackle these two types of problems by decoupling language modules into a text decoder for generation, and a text encoder for embedding. To explore the minimalism of multi-modal paradigms, we attempt to achieve only one model per modality in this work. We propose a Multi-Modal Generative Embedding Model (MM-GEM), whereby the generative and embedding objectives are encapsulated in one Large Language Model. We also propose a PoolAggregator to boost efficiency and enable the ability of fine-grained embedding and generation. A surprising finding is that these two objectives do not significantly conflict with each other. For example, MM-GEM instantiated from ViT-Large and TinyLlama shows competitive performance on benchmarks for multimodal embedding models such as cross-modal retrieval and zero-shot classification, while has good ability of image captioning. Additionally, MM-GEM can seamlessly execute region-level image caption generation and retrieval tasks. Besides, the advanced text model in MM-GEM brings over 5% improvement in Recall@1 for long text and image retrieval.