GRR-CoCa: Leveraging LLM Mechanisms in Multimodal Model Architectures

📄 arXiv: 2507.18009v1 📥 PDF

作者: Jake R. Patock, Nicole Catherine Lewis, Kevin McCoy, Christina Gomez, Canling Chen, Lorenzo Luzi

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-07-24

备注: 12 pages, 2 figures

💡 一句话要点

GRR-CoCa：通过融入LLM机制，提升多模态模型架构性能

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

关键词: 多模态模型 视觉语言模型 大型语言模型 对比学习 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有领先的多模态模型架构在架构复杂性方面通常落后于当代大型语言模型（LLM）。
  2. GRR-CoCa通过将LLM中有效的模块（如Gaussian error gated linear units等）融入CoCa模型，提升其性能。
  3. 实验表明，GRR-CoCa在预训练和微调阶段均显著优于基线模型，验证了架构改进的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出GRR-CoCa，一种改进的SOTA对比字幕模型(CoCa)，它将高斯误差门控线性单元、均方根归一化和旋转位置嵌入融入到文本解码器和视觉Transformer (ViT)编码器中。这些架构修改已在LLM中证明可以提高模型性能，但尚未在CoCa中采用。我们将GRR-CoCa与Baseline CoCa进行了基准测试，Baseline CoCa具有相同的修改后的文本解码器，但使用CoCa的原始ViT编码器。我们使用标准的预训练和微调工作流程来对对比和生成任务的模型进行基准测试。我们的GRR-CoCa在预训练数据集和三个不同的微调数据集上显著优于Baseline CoCa。预训练的改进包括对比损失降低27.25%，困惑度降低3.71%，CoCa损失降低7.15%。平均微调的改进包括对比损失降低13.66%，困惑度降低5.18%，CoCa损失降低5.55%。结果表明，GRR-CoCa的修改架构提高了视觉-语言领域的性能和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有CoCa模型在架构上相对落后于LLM的问题，导致其在多模态任务中的性能存在提升空间。现有CoCa模型虽然表现出色，但未能充分利用LLM领域最新的架构创新，限制了其性能上限。

核心思路：论文的核心思路是将已在LLM中验证有效的架构模块（Gaussian error gated linear units, root mean squared normalization, and rotary positional embedding）引入到CoCa模型中，从而提升CoCa模型的性能和泛化能力。这种方法旨在通过借鉴LLM的成功经验，弥补CoCa模型在架构上的不足。

技术框架：GRR-CoCa模型基于CoCa架构，主要改进在于文本解码器和视觉Transformer (ViT)编码器。具体来说，文本解码器中引入了Gaussian error gated linear units和root mean squared normalization，ViT编码器中引入了rotary positional embedding。整个模型仍然采用对比学习和生成式学习相结合的训练方式，包括预训练和微调两个阶段。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM领域的架构创新成功地迁移到多模态模型CoCa中，并验证了其有效性。虽然这些模块在LLM中已被广泛应用，但将其应用于CoCa并进行系统性的实验验证，证明其在多模态任务中同样有效，是本研究的贡献。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择Gaussian error gated linear units作为激活函数，以提高模型的非线性表达能力；2) 采用root mean squared normalization来稳定训练过程，加速收敛；3) 使用rotary positional embedding来更好地捕捉序列信息，提升模型对长文本的处理能力。这些模块的具体参数设置和集成方式遵循LLM中的常用配置，并根据CoCa模型的特点进行了微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

GRR-CoCa在预训练阶段，对比损失降低了27.25%，困惑度降低了3.71%，CoCa损失降低了7.15%。在微调阶段，对比损失平均降低了13.66%，困惑度平均降低了5.18%，CoCa损失平均降低了5.55%。这些数据表明，GRR-CoCa在多个指标上均显著优于基线模型，验证了其架构改进的有效性。

🎯 应用场景

GRR-CoCa的潜在应用领域包括图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等。该研究的实际价值在于提升多模态模型的性能和泛化能力，从而改善相关应用的用户体验。未来，该研究可以促进更智能、更高效的多模态人工智能系统的发展，例如智能客服、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

State-of-the-art (SOTA) image and text generation models are multimodal models that have many similarities to large language models (LLMs). Despite achieving strong performances, leading foundational multimodal model architectures frequently lag behind the architectural sophistication of contemporary LLMs. We propose GRR-CoCa, an improved SOTA Contrastive Captioner (CoCa) model that incorporates Gaussian error gated linear units, root mean squared normalization, and rotary positional embedding into the textual decoders and the vision transformer (ViT) encoder. Each architectural modification has been shown to improve model performance in LLMs, but has yet to be adopted in CoCa. We benchmarked GRR-CoCa against Baseline CoCa, a model with the same modified textual decoders but with CoCa's original ViT encoder. We used standard pretraining and fine-tuning workflows to benchmark the models on contrastive and generative tasks. Our GRR-CoCa significantly outperformed Baseline CoCa on the pretraining dataset and three diverse fine-tuning datasets. Pretraining improvements were 27.25% in contrastive loss, 3.71% in perplexity, and 7.15% in CoCa loss. The average fine-tuning improvements were 13.66% in contrastive loss, 5.18% in perplexity, and 5.55% in CoCa loss. We show that GRR-CoCa's modified architecture improves performance and generalization across vision-language domains.