Leveraging Visual Tokens for Extended Text Contexts in Multi-Modal Learning

📄 arXiv: 2406.02547v1 📥 PDF

作者: Alex Jinpeng Wang, Linjie Li, Yiqi Lin, Min Li, Lijuan Wang, Mike Zheng Shou

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-04

备注: 12 pages. The website is \url{https://fingerrec.github.io/visincontext}

💡 一句话要点

提出VisInContext，利用视觉 tokens 有效扩展多模态学习中的文本上下文长度

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

关键词: 多模态学习 长文本处理 视觉Tokens 上下文学习 文档理解

📋 核心要点

  1. 多模态大模型训练中，长文本上下文处理面临GPU内存和计算成本的巨大挑战。
  2. VisInContext 通过将长文本上下文转换为视觉 tokens 进行处理，显著降低资源消耗。
  3. 实验表明，该方法在上下文学习任务中表现出色，并能有效提升文档理解能力。

📝 摘要（中文）

由于巨大的GPU内存和计算成本，训练具有更长上下文长度的模型是多模态模型面临的重大挑战。本研究并非提出最先进的模型，而是介绍了一种创新方法，旨在高效地增加多模态大型语言模型（MLLM）中的上下文文本长度。我们提出了可视化上下文文本处理（VisInContext），它使用视觉tokens处理长上下文文本。该技术显著降低了训练和推理阶段的GPU内存使用和浮点运算（FLOPs）。例如，我们的方法将预训练上下文文本长度从256个tokens扩展到2048个tokens，而对于一个560亿参数的MOE模型，FLOPs几乎相同。实验结果表明，使用VisInContext训练的模型在上下文少样本评估的常见下游基准测试中表现出卓越的性能。此外，VisInContext是对现有增加上下文文本长度方法的补充，并增强了文档理解能力，在文档问答任务和顺序文档检索中显示出巨大的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：多模态大型语言模型（MLLMs）在处理长文本上下文时，面临着巨大的GPU内存消耗和计算成本。传统的文本处理方式，随着文本长度的增加，计算复杂度线性增长，这限制了模型能够处理的上下文长度，阻碍了模型在需要长程依赖的任务中的应用。现有方法难以在保证性能的同时，有效降低计算资源需求。

核心思路：VisInContext的核心思路是将长文本上下文信息编码为视觉tokens。通过将文本转换为视觉表示，可以利用卷积神经网络等高效的视觉处理模块来提取文本特征，从而降低计算复杂度。这种方法将文本处理问题转化为视觉处理问题，利用视觉模型在处理大规模数据方面的优势。

技术框架：VisInContext包含以下主要步骤：1）文本编码：将输入的长文本序列分割成多个片段，并使用预训练的文本编码器（如BERT）将每个片段编码成文本嵌入向量。2）视觉转换：将文本嵌入向量转换为视觉tokens。这可以通过一个简单的线性层或更复杂的神经网络来实现。每个文本片段对应一个或多个视觉tokens。3）多模态融合：将视觉tokens与图像或其他模态的信息进行融合。可以使用Transformer等模型进行融合，从而实现跨模态的信息交互。4）下游任务：将融合后的特征用于下游任务，如文档问答、图像描述等。

关键创新：VisInContext最重要的创新点在于将长文本上下文信息表示为视觉tokens，从而利用视觉模型的高效计算能力。与传统的文本处理方法相比，VisInContext可以显著降低计算复杂度和内存消耗，从而支持更长的上下文长度。此外，VisInContext可以方便地与其他模态的信息进行融合，实现更强大的多模态学习能力。

关键设计：在VisInContext中，文本到视觉的转换是一个关键步骤。可以使用不同的方法来实现这种转换，例如：1）线性层：使用一个简单的线性层将文本嵌入向量映射到视觉tokens。2）卷积神经网络：使用卷积神经网络来提取文本嵌入向量的局部特征，并将这些特征作为视觉tokens。3）Transformer：使用Transformer模型来学习文本嵌入向量和视觉tokens之间的映射关系。损失函数通常包括交叉熵损失和对比学习损失，用于优化文本到视觉的转换过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，VisInContext 能够显著扩展多模态模型的上下文长度，例如将预训练上下文长度从256扩展到2048 tokens，而计算量几乎不变。在下游任务中，使用 VisInContext 训练的模型表现出优越的性能，尤其是在上下文少样本学习方面。这表明 VisInContext 能够有效地利用长文本上下文信息，提升模型的泛化能力。

🎯 应用场景

VisInContext 有潜力广泛应用于需要处理长文本上下文的多模态任务中，例如文档问答、视觉叙事、多轮对话等。该方法能够提升模型在复杂场景下的理解和推理能力，具有重要的实际应用价值。未来，可以进一步探索 VisInContext 在视频理解、机器人导航等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Training models with longer in-context lengths is a significant challenge for multimodal model due to substantial GPU memory and computational costs. This exploratory study does not present state-of-the-art models; rather, it introduces an innovative method designed to increase in-context text length in multi-modality large language models (MLLMs) efficiently. We present Visualized In-Context Text Processing (VisInContext), which processes long in-context text using visual tokens. This technique significantly reduces GPU memory usage and floating point operations (FLOPs) for both training and inferenceing stage. For instance, our method expands the pre-training in-context text length from 256 to 2048 tokens with nearly same FLOPs for a 56 billion parameter MOE model. Experimental results demonstrate that model trained with VisInContext delivers superior performance on common downstream benchmarks for in-context few-shot evaluation. Additionally, VisInContext is complementary to existing methods for increasing in-context text length and enhances document understanding capabilities, showing great potential in document QA tasks and sequential document retrieval.