RAVEN: Multitask Retrieval Augmented Vision-Language Learning

📄 arXiv: 2406.19150v1 📥 PDF

作者: Varun Nagaraj Rao, Siddharth Choudhary, Aditya Deshpande, Ravi Kumar Satzoda, Srikar Appalaraju

分类: cs.CV, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2024-06-27

💡 一句话要点

RAVEN：多任务检索增强的视觉-语言学习框架，提升VLM性能。

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

关键词: 检索增强学习 视觉-语言模型 多任务学习 图像描述 视觉问答 微调 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型（VLM）扩展受限于资源消耗，检索增强生成（RAG）在VLM中的应用不足。
  2. RAVEN框架通过任务特定的微调，将检索增强集成到VLM中，无需额外参数即可提升性能。
  3. 实验表明，RAVEN在图像描述和VQA任务上显著优于非检索基线，验证了RAG在VLM中的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型通过模型参数编码所有世界知识的方式是不可持续的，并且加剧了资源壁垒。检索增强生成（RAG）提供了一个潜在的解决方案，但其在视觉-语言模型（VLM）中的应用尚未得到充分探索。现有方法侧重于为单一任务设计的模型，并且受到资源密集型预训练、额外参数需求、未解决的模态优先级以及相对于非检索基线缺乏明显优势的限制。本文介绍了RAVEN，一个多任务检索增强VLM框架，通过高效的、特定于任务的微调来增强基础VLM。通过集成检索增强样本而无需额外的检索特定参数，我们表明该模型获得了在多个任务中有效的检索属性。我们在图像描述和VQA任务中对检索模态进行的结果和广泛的消融研究表明，与非检索基线相比，性能显着提高：MSCOCO上+1 CIDEr，NoCaps上+4 CIDEr，特定VQA问题类型上近+3％的准确率。这突显了将RAG方法应用于VLM的有效性，标志着朝着更高效和可访问的多模态学习迈进了一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型（VLM）的扩展依赖于将所有知识编码到模型参数中，这导致了巨大的资源消耗和训练成本。检索增强生成（RAG）是一种潜在的解决方案，但现有方法通常针对单一任务设计，需要额外的预训练和参数，并且在多模态场景下缺乏明确的优势。因此，如何高效地将RAG应用于多任务VLM，并克服资源限制，是一个关键问题。

核心思路：RAVEN的核心思路是通过高效的任务特定微调，将检索增强集成到现有的VLM中，而无需引入额外的检索特定参数。通过这种方式，模型可以在微调过程中学习到检索相关的信息，并在多个任务中利用这些信息来提升性能。这种方法旨在解决现有RAG方法在VLM中应用时面临的资源消耗和泛化能力问题。

技术框架：RAVEN框架主要包含以下几个阶段：1) 检索阶段：对于给定的输入（例如，图像和问题），从外部知识库中检索相关的文本或图像信息。2) 增强阶段：将检索到的信息与原始输入进行融合，形成增强的输入表示。3) 预测阶段：将增强的输入表示输入到VLM中，进行最终的预测。整个框架的关键在于如何有效地融合检索到的信息，以及如何通过微调使VLM适应检索增强的输入。

关键创新：RAVEN的关键创新在于其高效的检索增强集成方法，它不需要额外的检索特定参数，而是通过任务特定的微调来使VLM学习到检索相关的信息。这种方法降低了资源消耗，并提高了模型的泛化能力。此外，RAVEN还探索了不同模态的检索信息对VLM性能的影响，并提出了一种模态优先级策略。

关键设计：RAVEN的关键设计包括：1) 检索策略：使用预训练的检索模型（例如，基于Transformer的模型）从外部知识库中检索相关信息。2) 融合策略：使用注意力机制或简单的拼接操作将检索到的信息与原始输入进行融合。3) 微调策略：使用任务特定的损失函数对VLM进行微调，使其适应检索增强的输入。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的VLM和任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RAVEN在MSCOCO图像描述任务上取得了+1 CIDEr的提升，在NoCaps图像描述任务上取得了+4 CIDEr的提升，在特定VQA问题类型上取得了近+3%的准确率提升。这些结果表明，RAVEN能够有效地利用检索增强信息来提升VLM的性能，并且在多个任务上都具有良好的泛化能力。消融实验也验证了不同模态的检索信息对VLM性能的影响。

🎯 应用场景

RAVEN框架具有广泛的应用前景，可应用于图像描述、视觉问答、图像生成等多个视觉-语言任务。该研究有助于降低多模态学习的资源消耗，提高模型性能，并促进更高效和可访问的多模态人工智能系统的发展。未来，RAVEN可以扩展到更多模态和任务，并应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。

📄 摘要（原文）

The scaling of large language models to encode all the world's knowledge in model parameters is unsustainable and has exacerbated resource barriers. Retrieval-Augmented Generation (RAG) presents a potential solution, yet its application to vision-language models (VLMs) is under explored. Existing methods focus on models designed for single tasks. Furthermore, they're limited by the need for resource intensive pre training, additional parameter requirements, unaddressed modality prioritization and lack of clear benefit over non-retrieval baselines. This paper introduces RAVEN, a multitask retrieval augmented VLM framework that enhances base VLMs through efficient, task specific fine-tuning. By integrating retrieval augmented samples without the need for additional retrieval-specific parameters, we show that the model acquires retrieval properties that are effective across multiple tasks. Our results and extensive ablations across retrieved modalities for the image captioning and VQA tasks indicate significant performance improvements compared to non retrieved baselines +1 CIDEr on MSCOCO, +4 CIDEr on NoCaps and nearly a +3\% accuracy on specific VQA question types. This underscores the efficacy of applying RAG approaches to VLMs, marking a stride toward more efficient and accessible multimodal learning.