MELLA: Bridging Linguistic Capability and Cultural Groundedness for Low-Resource Language MLLMs
作者: Yufei Gao, Jiaying Fei, Nuo Chen, Ruirui Chen, Guohang Yan, Yunshi Lan, Botian Shi
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-08-07
💡 一句话要点
MELLA：为低资源语言MLLM弥合语言能力与文化基础的差距
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 低资源语言 文化基础 大型语言模型 数据增强
📋 核心要点
- 现有MLLM在低资源语言中效果不佳，多语言增强方法局限于文本或依赖机器翻译，忽略了文化背景。
- 论文提出双源策略，利用原生网络alt-text增强文化理解，MLLM生成字幕提升语言能力。
- 构建多模态多语言数据集MELLA，实验证明微调后模型在多种语言上性能提升，产生更丰富的描述。
📝 摘要（中文）
多模态大型语言模型(MLLM)在高资源语言中表现出色。然而，在低资源语言环境中，它们的有效性显著降低。现有的多语言增强方法通常仅限于文本模态或仅依赖机器翻译。这些方法虽然有助于模型获得基本的语言能力并产生“单薄的描述”，但忽略了多模态信息性和文化基础的重要性，而这两者对于有效地服务低资源语言用户至关重要。为了弥合这一差距，本研究确定了低资源语言环境中真正有效的MLLM的两个重要目标，即1)语言能力和2)文化基础，特别强调文化意识。为了实现这些双重目标，我们提出了一种双源策略，该策略指导收集针对每个目标量身定制的数据，即为文化收集原生网络alt-text，为语言收集MLLM生成的字幕。作为一个具体的实现，我们引入了MELLA，一个多模态、多语言数据集。实验结果表明，在MELLA上进行微调后，各种MLLM骨干网络的八种语言的性能普遍提高，模型产生“厚实的描述”。我们验证了性能的提升来自文化知识的增强和语言能力的增强。我们的数据集可在https://opendatalab.com/applyMultilingualCorpus 找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低资源语言环境下，多模态大型语言模型（MLLM）性能显著下降的问题。现有方法主要依赖文本模态或机器翻译，无法充分捕捉低资源语言的文化背景和多模态信息，导致模型生成的信息匮乏，缺乏文化敏感性。
核心思路：论文的核心思路是同时提升MLLM的语言能力和文化基础。通过构建一个包含文化信息和语言信息的双源数据集，使模型能够学习到更丰富的知识，从而生成更准确、更具文化背景的描述。
技术框架：MELLA数据集的构建和模型微调流程如下：1) 数据收集：采用双源策略，从原生网络收集alt-text作为文化知识来源，利用MLLM生成字幕作为语言知识来源。2) 数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声和冗余信息。3) 模型微调：选择合适的MLLM作为backbone，在MELLA数据集上进行微调。4) 评估：使用多种指标评估模型在低资源语言上的性能，包括生成文本的质量和文化相关性。
关键创新：论文的关键创新在于提出了双源数据收集策略，将文化知识和语言知识相结合，弥补了现有方法在低资源语言环境下的不足。这种策略能够有效地提升MLLM的文化敏感性和多模态信息理解能力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 双源数据选择：选择原生网络alt-text是因为其能够反映当地文化和习俗，选择MLLM生成字幕是因为其能够提供丰富的语言信息。2) 数据增强策略：采用数据增强技术，增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。3) 损失函数设计：使用合适的损失函数，例如对比学习损失，促使模型学习到文化知识和语言知识之间的关联。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在MELLA数据集上微调后，MLLM在八种低资源语言上的性能得到普遍提升。模型能够生成更“厚实”的描述，即包含更丰富的文化信息和多模态信息。实验验证了文化知识增强和语言能力增强对性能提升的贡献，证明了双源策略的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种低资源语言相关的场景，如跨文化交流、本地化内容生成、少数民族语言保护等。通过提升MLLM在低资源语言环境下的性能，可以更好地服务于这些语言的使用者，促进文化多样性和信息平等。未来，该方法有望推广到更多低资源语言，并与其他技术相结合，实现更智能、更个性化的应用。
📄 摘要（原文）
Multimodal Large Language Models (MLLMs) have shown remarkable performance in high-resource languages. However, their effectiveness diminishes significantly in the contexts of low-resource languages. Current multilingual enhancement methods are often limited to text modality or rely solely on machine translation. While such approaches help models acquire basic linguistic capabilities and produce "thin descriptions", they neglect the importance of multimodal informativeness and cultural groundedness, both of which are crucial for serving low-resource language users effectively. To bridge this gap, in this study, we identify two significant objectives for a truly effective MLLM in low-resource language settings, namely 1) linguistic capability and 2) cultural groundedness, placing special emphasis on cultural awareness. To achieve these dual objectives, we propose a dual-source strategy that guides the collection of data tailored to each goal, sourcing native web alt-text for culture and MLLM-generated captions for linguistics. As a concrete implementation, we introduce MELLA, a multimodal, multilingual dataset. Experiment results show that after fine-tuning on MELLA, there is a general performance improvement for the eight languages on various MLLM backbones, with models producing "thick descriptions". We verify that the performance gains are from both cultural knowledge enhancement and linguistic capability enhancement. Our dataset can be found at https://opendatalab.com/applyMultilingualCorpus.