Compression then Matching: An Efficient Pre-training Paradigm for Multimodal Embedding

📄 arXiv: 2511.08480v1 📥 PDF

作者: Da Li, Yuxiao Luo, Keping Bi, Jiafeng Guo, Wei Yuan, Biao Yang, Yan Wang, Fan Yang, Tingting Gao, Guorui Zhou

分类: cs.CV, cs.IR

发布日期: 2025-11-11

备注: Multimodal Embedding

💡 一句话要点

提出CoMa：一种高效的多模态嵌入预训练范式，提升视觉-语言模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多模态嵌入 视觉-语言模型 对比学习 预训练 跨模态检索

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在跨模态任务中面临挑战，需要更有效的嵌入方法来同时保留语义信息和区分性特征。
  2. CoMa通过解耦语义理解和对比学习，提出压缩预训练阶段，作为对比学习的预热，提升模型性能。
  3. 实验结果表明，CoMa仅使用少量预训练数据即可将视觉-语言模型转化为有竞争力的嵌入模型，并在MMEB上取得SOTA。

📝 摘要（中文）

视觉-语言模型通过获取可迁移的语义嵌入来推进多模态表示学习，从而显著提升跨模态检索、聚类和分类等视觉-语言任务的性能。有效的嵌入需要全面保留输入的语义内容，同时强调对下游任务具有区分性的特征。最近的方法表明，视觉-语言模型可以通过大规模对比学习转化为有竞争力的嵌入模型，从而同时优化两个互补的目标。我们认为这两个目标可以解耦：对输入的全面理解有助于嵌入模型通过对比学习在下游任务中获得卓越的性能。在本文中，我们提出了CoMa，一个压缩的预训练阶段，作为对比学习的预热阶段。实验表明，仅使用少量预训练数据，我们就可以将视觉-语言模型转化为有竞争力的嵌入模型。CoMa在MMEB上实现了同等规模视觉-语言模型中的最新结果，实现了效率和效果的优化。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型（VLM）在学习多模态嵌入时，通常需要大量的对比学习来同时优化语义理解和特征区分两个目标。这种联合优化方式效率较低，且可能导致模型难以平衡两个目标。因此，如何更有效地利用VLM进行多模态嵌入学习，尤其是在数据量有限的情况下，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将VLM的多模态嵌入学习过程解耦为两个阶段：首先进行一个压缩的预训练阶段（CoMa），专注于学习对输入数据的全面语义理解；然后，利用对比学习来进一步优化嵌入，使其更具区分性。这种解耦的方式允许模型在预训练阶段专注于学习通用的语义表示，从而为后续的对比学习提供更好的初始化。

技术框架：CoMa的整体框架包含两个主要阶段：压缩预训练阶段和对比学习阶段。在压缩预训练阶段，VLM通过一个自监督的学习目标（具体目标未知）进行训练，旨在学习输入数据的全面语义表示。在对比学习阶段，使用大规模的对比学习方法（具体方法未知）来进一步优化嵌入，使其更具区分性。这两个阶段可以顺序执行，也可以迭代执行（具体策略未知）。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个解耦的多模态嵌入学习范式，将语义理解和特征区分两个目标分离到不同的阶段进行优化。这种解耦的方式可以更有效地利用VLM的预训练知识，并减少对比学习所需的数据量。此外，CoMa引入的压缩预训练阶段，可以作为对比学习的有效预热，从而加速模型的收敛并提升性能。

关键设计：关于CoMa的具体技术细节，论文摘要中并未详细说明。例如，压缩预训练阶段使用的自监督学习目标是什么？对比学习阶段采用的具体方法是什么？如何平衡两个阶段的训练？这些细节需要在论文正文中进一步查找。此外，关于网络结构、损失函数和参数设置等方面的具体设计，也需要在论文中进一步了解。

📊 实验亮点

CoMa在MMEB基准测试上取得了同等规模视觉-语言模型中的最佳结果，证明了其在效率和效果上的优越性。该方法仅需少量预训练数据，即可将VLM转化为具有竞争力的嵌入模型，表明其具有很强的泛化能力和实用价值。具体的性能提升数据需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于跨模态信息检索、图像/视频分类、多模态数据聚类等领域。通过更高效地学习多模态嵌入，可以提升相关应用的性能和效率，例如，在电商领域，可以更准确地进行商品推荐；在智能安防领域，可以更有效地进行视频监控和分析。该方法还有助于降低多模态模型训练的成本，促进其在资源受限场景下的应用。

📄 摘要（原文）

Vision-language models advance multimodal representation learning by acquiring transferable semantic embeddings, thereby substantially enhancing performance across a range of vision-language tasks, including cross-modal retrieval, clustering, and classification. An effective embedding is expected to comprehensively preserve the semantic content of the input while simultaneously emphasizing features that are discriminative for downstream tasks. Recent approaches demonstrate that VLMs can be adapted into competitive embedding models via large-scale contrastive learning, enabling the simultaneous optimization of two complementary objectives. We argue that the two aforementioned objectives can be decoupled: a comprehensive understanding of the input facilitates the embedding model in achieving superior performance in downstream tasks via contrastive learning. In this paper, we propose CoMa, a compressed pre-training phase, which serves as a warm-up stage for contrastive learning. Experiments demonstrate that with only a small amount of pre-training data, we can transform a VLM into a competitive embedding model. CoMa achieves new state-of-the-art results among VLMs of comparable size on the MMEB, realizing optimization in both efficiency and effectiveness.