Multimodal Task Vectors Enable Many-Shot Multimodal In-Context Learning

📄 arXiv: 2406.15334v3 📥 PDF

作者: Brandon Huang, Chancharik Mitra, Assaf Arbelle, Leonid Karlinsky, Trevor Darrell, Roei Herzig

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-06-21 (更新: 2024-12-20)

备注: Published in NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态任务向量，解决多模态大模型长程上下文学习问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 上下文学习 任务向量 大模型 注意力机制

📋 核心要点

  1. 多模态大模型的多样本上下文学习受限于预训练时固定的上下文长度，尤其是在处理图像和文本时。
  2. 论文提出利用多模态任务向量（MTV）压缩上下文信息，MTV是模型注意力头中对上下文示例的紧凑隐式表示。
  3. 实验表明，MTV能够随着压缩样本数量的增加提升性能，并泛化到领域外任务，无需增加上下文长度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用多模态任务向量（MTV）实现多模态大模型（LMM）多样本上下文学习的方法。由于预训练时设定的上下文长度限制，多样本多模态上下文学习面临挑战，尤其是在需要处理文本和图像的多模态领域。本文通过将上下文示例压缩成模型注意力头中的紧凑隐式表示，即多模态任务向量，来解决这一问题。实验表明，MTV的性能可以随着压缩样本数量的增加而提升，并且能够泛化到相似的领域外任务，而无需额外的推理上下文长度。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大模型在进行多样本上下文学习时，受到模型预训练阶段设定的上下文长度限制。尤其是在处理多模态数据（如图像和文本）时，由于需要处理更多的token，上下文长度的限制更加突出。这使得模型难以充分利用大量的上下文信息来学习新的任务，限制了其在实际应用中的性能。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态任务向量（MTV）来压缩大量的上下文信息。MTV是一种紧凑的隐式表示，它能够将多个上下文示例的信息压缩到模型的注意力头中。通过使用MTV，模型可以在不增加上下文长度的情况下，利用更多的上下文信息进行学习。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 提取MTV：首先，通过分析模型在处理少量上下文示例时的注意力权重，提取出代表这些示例的多模态任务向量。2) 压缩上下文：然后，将多个上下文示例的MTV进行聚合，得到一个更紧凑的MTV表示，从而实现上下文信息的压缩。3) 推理：最后，在推理阶段，将压缩后的MTV作为模型的输入，用于指导模型完成新的任务。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了多模态任务向量（MTV）的概念，并证明了其在多模态大模型中存在。与传统的上下文学习方法相比，MTV能够将大量的上下文信息压缩成一个紧凑的表示，从而克服了上下文长度的限制。此外，该方法无需对模型进行微调，可以直接应用于现有的多模态大模型。

关键设计：论文中，MTV的提取和聚合方式是关键的设计。具体来说，MTV是通过分析模型在处理上下文示例时的注意力权重得到的。论文可能采用了某种聚合函数（例如平均、加权平均等）来将多个上下文示例的MTV进行合并。此外，损失函数的设计也可能对MTV的性能产生影响。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用MTV进行多样本上下文学习可以显著提升模型的性能。具体来说，模型的性能随着压缩样本数量的增加而提升，并且能够泛化到相似的领域外任务，而无需额外的推理上下文长度。具体的性能数据和对比基线需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要多模态信息融合的场景，例如视觉问答、图像描述、跨模态检索等。通过压缩上下文信息，可以使模型在资源受限的环境下也能进行有效的学习和推理。此外，该方法还可以用于提升模型的泛化能力，使其能够更好地适应新的任务和领域。

📄 摘要（原文）

The recent success of interleaved Large Multimodal Models (LMMs) in few-shot learning suggests that in-context learning (ICL) with many examples can be promising for learning new tasks. However, this many-shot multimodal ICL setting has one crucial problem: it is fundamentally limited by the model's context length set at pretraining. The problem is especially prominent in the multimodal domain, which processes both text and images, requiring additional tokens. This motivates the need for a multimodal method to compress many shots into fewer tokens without finetuning. In this work, we enable LMMs to perform multimodal, many-shot in-context learning by leveraging Multimodal Task Vectors (MTV) -- compact implicit representations of in-context examples compressed in the model's attention heads. Specifically, we first demonstrate the existence of such MTV in LMMs and then leverage these extracted MTV to enable many-shot in-context learning for various vision-and-language tasks. Our experiments suggest that MTV can scale in performance with the number of compressed shots and generalize to similar out-of-domain tasks without additional context length for inference. Code: https://github.com/Brandon3964/MultiModal-Task-Vector