Hyperbolic Learning with Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2408.05097v1 📥 PDF

作者: Paolo Mandica, Luca Franco, Konstantinos Kallidromitis, Suzanne Petryk, Fabio Galasso

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-08-09

备注: ECCV 2024 - Beyond Euclidean Workshop

💡 一句话要点

提出一种针对BLIP-2的改进训练策略，实现参数规模巨大的双曲视觉-语言模型。

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

关键词: 双曲嵌入 视觉-语言模型 BLIP-2 多模态学习 不确定性建模

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型（VLM）很少利用双曲嵌入的优势，尤其是在大规模模型中，扩展性和训练稳定性是主要挑战。
  2. 本文提出一种新的训练策略，用于训练基于BLIP-2的双曲视觉-语言模型，旨在解决双曲模型扩展困难的问题。
  3. 实验结果表明，该方法能够使双曲BLIP-2模型达到与欧氏版本相当的性能，并保持训练稳定，同时有效指示嵌入的不确定性。

📝 摘要（中文）

双曲嵌入在捕捉不确定性度量和层级关系方面表现出色，已应用于图像分割和主动学习等深度学习任务。然而，其在现代视觉-语言模型（VLM）中的应用受到限制。本文针对BLIP-2架构，探索了如何扩展多模态双曲模型，使其参数规模达到数十亿级别，并应对训练复杂性挑战。尽管双曲嵌入在不确定性方面具有优于欧氏嵌入的潜力，但我们的分析表明，扩展这些模型非常困难。因此，我们提出了一种新颖的BLIP-2双曲版本训练策略，使其性能与欧氏版本相当，同时保持训练过程的稳定性，并能有效指示每个嵌入的不确定性。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型（VLMs）通常使用欧氏空间进行嵌入表示，这在捕捉数据中的层级关系和不确定性方面存在局限。双曲空间在理论上更适合表示这些关系，但将其应用于大规模VLMs，如BLIP-2，面临训练不稳定和难以扩展的挑战。现有方法难以在保持性能的同时，有效利用双曲空间的优势。

核心思路：本文的核心思路是设计一种新的训练策略，以克服双曲BLIP-2模型训练过程中的不稳定性问题，并使其能够有效学习双曲嵌入，从而在性能上与欧氏版本相当，同时保留双曲空间捕捉不确定性的能力。该策略可能涉及对损失函数、优化器或网络结构的调整，以适应双曲空间的特性。

技术框架：该方法基于BLIP-2架构，这是一个包含视觉编码器和语言模型的视觉-语言模型。主要修改在于将BLIP-2中的欧氏嵌入替换为双曲嵌入，并引入新的训练策略来优化双曲嵌入的学习。整体流程包括：1) 使用视觉编码器提取图像特征；2) 将图像特征和文本输入到语言模型中；3) 使用设计的损失函数优化模型参数，学习双曲嵌入。

关键创新：该论文的关键创新在于针对双曲BLIP-2模型提出了一种新的训练策略。这种策略可能包括：1) 针对双曲空间的特定优化器或学习率调整策略；2) 专门设计的损失函数，以鼓励模型学习有意义的双曲嵌入；3) 可能的网络结构调整，以更好地适应双曲几何。与现有方法相比，该方法更注重解决双曲模型训练过程中的不稳定性问题，并确保模型能够有效利用双曲空间的优势。

关键设计：具体的训练策略细节未知，可能包括以下方面：1) 使用特定的双曲优化器，如Riemannian Adam；2) 设计新的损失函数，例如基于双曲距离的对比损失或三元组损失；3) 调整学习率策略，以适应双曲空间的梯度特性；4) 可能对BLIP-2的网络结构进行微调，例如在嵌入层引入双曲激活函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究提出了一种新的训练策略，成功训练了基于BLIP-2的双曲视觉-语言模型。实验结果表明，该模型在性能上与欧氏版本相当，同时保持了训练过程的稳定性，并能有效指示嵌入的不确定性。具体的性能数据和对比基线未知，但该研究表明，通过合适的训练策略，可以克服双曲模型扩展的挑战。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要捕捉数据层级关系和不确定性的视觉-语言任务，例如知识图谱构建、图像检索、视觉问答等。通过利用双曲嵌入的优势，可以提高模型在这些任务中的性能和鲁棒性。此外，该研究为构建更大规模的双曲视觉-语言模型奠定了基础，有望推动多模态人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Hyperbolic embeddings have demonstrated their effectiveness in capturing measures of uncertainty and hierarchical relationships across various deep-learning tasks, including image segmentation and active learning. However, their application in modern vision-language models (VLMs) has been limited. A notable exception is MERU, which leverages the hierarchical properties of hyperbolic space in the CLIP ViT-large model, consisting of hundreds of millions parameters. In our work, we address the challenges of scaling multi-modal hyperbolic models by orders of magnitude in terms of parameters (billions) and training complexity using the BLIP-2 architecture. Although hyperbolic embeddings offer potential insights into uncertainty not present in Euclidean embeddings, our analysis reveals that scaling these models is particularly difficult. We propose a novel training strategy for a hyperbolic version of BLIP-2, which allows to achieve comparable performance to its Euclidean counterpart, while maintaining stability throughout the training process and showing a meaningful indication of uncertainty with each embedding.