Explore the Limits of Omni-modal Pretraining at Scale

📄 arXiv: 2406.09412v1 📥 PDF

作者: Yiyuan Zhang, Handong Li, Jing Liu, Xiangyu Yue

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-06-13

备注: Project Website: https://invictus717.github.io/MiCo/

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MiCo，一种可扩展的通用多模态预训练框架，显著提升多模态理解能力。

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

关键词: 多模态学习 预训练模型 跨模态理解 通用人工智能 Transformer 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效扩展到多种模态和大规模数据，限制了多模态通用智能的发展。
  2. MiCo通过可扩展的预训练范式，同时扩展模态数量、数据量和模型参数，实现通用表示学习。
  3. 实验表明，MiCo在单模态感知、跨模态理解和多模态LLM基准测试中均取得了显著的性能提升，刷新了37项记录。

📝 摘要（中文）

本文旨在构建通用多模态智能，使其能够理解任何模态并学习通用表示。为此，我们提出了一种可扩展的预训练范式，名为多模态上下文（MiCo），该范式可以在预训练过程中扩展模态数量、数据量以及模型参数。借助MiCo，预训练模型在多模态学习中展现出显著的涌现能力，这些能力在以下任务中得到评估：i) 10种不同模态的单模态感知基准测试，ii) 25项跨模态理解任务，包括检索、问答、图像描述，以及iii) 18个多模态大型语言模型基准测试。我们的模型在37个任务上创造了新的state-of-the-art性能记录。我们希望我们的研究能够为通用多模态智能的发展做出贡献。代码和模型可在https://github.com/invictus717/MiCo获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态学习中面临扩展性挑战，难以有效处理多种模态和大规模数据。这限制了模型学习通用表示的能力，阻碍了通用多模态智能的发展。现有方法通常针对特定模态组合进行优化，缺乏通用性和可扩展性。

核心思路：MiCo的核心思路是通过可扩展的预训练范式，使模型能够同时处理多种模态和大规模数据。通过联合训练不同模态的数据，模型可以学习到跨模态的通用表示，从而提升在各种多模态任务中的性能。这种方法的设计目标是实现真正的通用多模态智能，能够理解和处理任何模态的信息。

技术框架：MiCo的整体框架包含三个主要阶段：数据收集与预处理、多模态预训练和下游任务微调。在数据收集阶段，收集来自不同模态的大规模数据集。在预处理阶段，对不同模态的数据进行标准化和对齐。在多模态预训练阶段，使用MiCo范式训练模型，使其学习跨模态的通用表示。最后，在下游任务微调阶段，使用特定任务的数据对预训练模型进行微调，以适应不同的应用场景。

关键创新：MiCo的关键创新在于其可扩展的预训练范式，该范式能够同时扩展模态数量、数据量和模型参数。与现有方法相比，MiCo不局限于特定的模态组合，而是旨在学习通用的多模态表示。此外，MiCo还引入了新的训练策略和损失函数，以提高模型的训练效率和性能。

关键设计：MiCo的关键设计包括：1) 使用Transformer架构作为基础模型，以处理不同模态的数据；2) 引入跨模态注意力机制，使模型能够学习不同模态之间的关系；3) 设计新的损失函数，例如对比学习损失和掩码模态预测损失，以提高模型的训练效果；4) 采用大规模分布式训练，以加速模型的训练过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MiCo在多个多模态基准测试中取得了显著的性能提升，在37个任务上创造了新的state-of-the-art记录。具体而言，在单模态感知任务中，MiCo在10种不同模态上均取得了优异的性能。在跨模态理解任务中，MiCo在检索、问答和图像描述等任务中均超越了现有方法。在多模态大型语言模型基准测试中，MiCo也展现出了强大的能力。

🎯 应用场景

MiCo具有广泛的应用前景，包括但不限于：智能助手、跨模态检索、多模态问答、自动驾驶、医疗诊断等。通过理解和处理多种模态的信息，MiCo可以为用户提供更全面、更准确的服务。例如，在医疗诊断中，MiCo可以结合患者的病历、影像资料和生理数据，辅助医生进行诊断和治疗。

📄 摘要（原文）

We propose to build omni-modal intelligence, which is capable of understanding any modality and learning universal representations. In specific, we propose a scalable pretraining paradigm, named Multimodal Context (MiCo), which can scale up the numbers of modalities and amount of data, together with the model parameters, in the pretraining process. With MiCo, the pretrained models show significant emergent abilities in multimodal learning, which are evaluated on the following tasks: i) single-modality perception benchmarks of 10 different modalities, ii) 25 cross-modality understanding tasks of retrieval, question-answering, captioning, and iii) 18 multimodal large language model benchmarks. Our models establish 37 new records for state-of-the-art performance. We hope that our research could contribute to the development of omni-modal intelligence. Code and Models are at https://github.com/invictus717/MiCo