Enhance Modality Robustness in Text-Centric Multimodal Alignment with Adversarial Prompting

📄 arXiv: 2408.09798v1 📥 PDF

作者: Yun-Da Tsai, Ting-Yu Yen, Keng-Te Liao, Shou-De Lin

分类: cs.LG

发布日期: 2024-08-19

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2407.05036

💡 一句话要点

提出基于对抗提示的文本中心多模态对齐方法，增强模态鲁棒性

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

关键词: 多模态对齐 文本中心方法 对抗训练 鲁棒性 大型语言模型 对抗提示 模态缺失

📋 核心要点

  1. 现有文本中心多模态对齐方法在噪声、模态缺失等情况下鲁棒性不足，影响下游任务性能。
  2. 提出一种新的文本中心对抗训练方法，通过对抗提示增强模型对各种模态扰动的适应能力。
  3. 实验结果表明，该方法显著提高了多模态表示的鲁棒性，优于传统鲁棒训练和预训练模型。

📝 摘要（中文）

本文研究了文本中心多模态对齐方法，该方法将不同模态转换为通用文本，作为大型语言模型（LLM）的输入提示，尤其是在配对数据有限的情况下。研究评估了多模态表示在噪声、输入顺序置换和模态缺失等情况下的质量和鲁棒性，发现现有方法会降低下游任务的鲁棒性。为此，本文提出了一种新的文本中心对抗训练方法，与传统的鲁棒训练方法和预训练多模态基础模型相比，该方法显著提高了鲁棒性。研究结果强调了该方法在提高多模态表示的鲁棒性和适应性方面的潜力，为动态和实际应用提供了一个有希望的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本中心多模态对齐方法在实际应用中面临鲁棒性挑战。具体来说，当输入数据存在噪声、模态缺失或输入顺序变化时，模型的性能会显著下降。现有的鲁棒训练方法和预训练多模态模型在应对这些挑战时表现不足，无法保证下游任务的稳定性和可靠性。

核心思路：本文的核心思路是通过对抗训练，使模型能够更好地适应各种模态扰动。具体而言，通过生成对抗样本，迫使模型学习对输入中的噪声和变化不敏感的特征表示。这种方法旨在提高模型在实际应用中的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：该方法采用文本中心的多模态对齐框架，首先将不同模态的数据转换为文本表示，然后将这些文本表示作为大型语言模型的输入提示。在此基础上，引入对抗训练机制，通过对抗提示生成器产生扰动后的文本提示，用于训练模型。整体流程包括：模态编码、文本转换、对抗提示生成、模型训练和下游任务评估。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了文本中心对抗提示训练。与传统的对抗训练方法不同，该方法直接在文本提示空间中生成对抗样本，从而更好地模拟实际应用中可能出现的各种模态扰动。这种方法能够更有效地提高模型对噪声、模态缺失和输入顺序变化的鲁棒性。

关键设计：对抗提示生成器采用基于梯度的方法，通过计算损失函数对输入文本提示的梯度，生成能够最大化损失的对抗样本。损失函数的设计考虑了下游任务的性能和对抗样本的扰动程度，以平衡模型的准确性和鲁棒性。此外，还采用了正则化技术，防止对抗样本过度偏离原始输入，保证生成样本的合理性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，提出的对抗提示训练方法在多个多模态数据集上显著提高了模型的鲁棒性。与传统的鲁棒训练方法相比，该方法在噪声环境下的性能提升了5%-10%。此外，该方法在模态缺失的情况下也表现出更好的性能，能够有效缓解因模态信息不完整带来的性能下降。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多模态信息处理场景，例如跨模态检索、多模态情感分析、多模态机器翻译等。通过提高模型对噪声和模态缺失的鲁棒性，可以提升这些应用在实际环境中的性能和可靠性，尤其是在数据质量不高或模态信息不完整的场景下具有重要价值。

📄 摘要（原文）

Converting different modalities into generalized text, which then serves as input prompts for large language models (LLMs), is a common approach for aligning multimodal models, particularly when pairwise data is limited. Text-centric alignment method leverages the unique properties of text as a modality space, transforming diverse inputs into a unified textual representation, thereby enabling downstream models to effectively interpret various modal inputs. This study evaluates the quality and robustness of multimodal representations in the face of noise imperfections, dynamic input order permutations, and missing modalities, revealing that current text-centric alignment methods can compromise downstream robustness. To address this issue, we propose a new text-centric adversarial training approach that significantly enhances robustness compared to traditional robust training methods and pre-trained multimodal foundation models. Our findings underscore the potential of this approach to improve the robustness and adaptability of multimodal representations, offering a promising solution for dynamic and real-world applications.