Generative Multi-Modal Knowledge Retrieval with Large Language Models
作者: Xinwei Long, Jiali Zeng, Fandong Meng, Zhiyuan Ma, Kaiyan Zhang, Bowen Zhou, Jie Zhou
分类: cs.IR, cs.CL
发布日期: 2024-01-16
备注: Accepted to AAAI 2024
💡 一句话要点
提出生成式多模态知识检索框架以提升检索效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态知识检索 生成式框架 大型语言模型 知识线索 视觉学习 跨模态交互 信息检索
📋 核心要点
- 现有多模态知识检索方法在处理多模态查询时有效性和训练效率不足，难以整合多个检索器。
- 本文提出了一种生成式框架，通过生成知识线索和数据库检索相结合的方式来提升多模态知识检索的效果。
- 实验结果显示，所提框架在三个基准测试中相比于强基线提升了3.0%至14.6%的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
多模态查询的知识检索在知识密集型应用中至关重要。然而，现有方法在有效性和训练效率方面面临挑战，尤其是在处理多模态查询时。本文提出了一种创新的端到端生成框架，利用大型语言模型（LLMs）作为虚拟知识库，通过两步过程检索知识：首先生成与查询相关的知识线索，然后通过知识线索在数据库中搜索相关文档。我们引入了对象感知的前缀调优技术，指导多粒度视觉学习，并将多粒度视觉特征对齐到LLM的文本特征空间。通过在三个基准上进行实验，我们的框架在所有评估指标上相比强基线显著提升3.0%至14.6%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态知识检索方法在有效性和训练效率方面的不足，特别是在处理多模态查询时的挑战。
核心思路：提出一种创新的端到端生成框架，利用大型语言模型（LLMs）作为虚拟知识库，通过生成知识线索和数据库检索相结合的方式来提升检索效果。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段生成与查询相关的知识线索，第二阶段使用这些线索在数据库中检索相关文档。框架还引入了对象感知的前缀调优技术，以指导多粒度视觉学习。
关键创新：最重要的创新在于将多粒度视觉特征对齐到LLM的文本特征空间，并通过知识引导生成策略在解码步骤中施加先验约束，从而促进生成独特的知识线索。
关键设计：在模型训练中，构建了统一格式的指令数据，并在解码过程中采用知识引导生成策略，以确保生成的知识线索具有更高的相关性和独特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在三个基准测试中相比于强基线的性能提升显著，具体提升幅度在3.0%至14.6%之间，验证了该方法在多模态知识检索中的有效性和优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、信息检索、以及多模态交互应用等。通过提升多模态知识检索的效率和准确性，能够更好地支持知识密集型应用，推动人工智能在实际场景中的应用和发展。
📄 摘要（原文）
Knowledge retrieval with multi-modal queries plays a crucial role in supporting knowledge-intensive multi-modal applications. However, existing methods face challenges in terms of their effectiveness and training efficiency, especially when it comes to training and integrating multiple retrievers to handle multi-modal queries. In this paper, we propose an innovative end-to-end generative framework for multi-modal knowledge retrieval. Our framework takes advantage of the fact that large language models (LLMs) can effectively serve as virtual knowledge bases, even when trained with limited data. We retrieve knowledge via a two-step process: 1) generating knowledge clues related to the queries, and 2) obtaining the relevant document by searching databases using the knowledge clue. In particular, we first introduce an object-aware prefix-tuning technique to guide multi-grained visual learning. Then, we align multi-grained visual features into the textual feature space of the LLM, employing the LLM to capture cross-modal interactions. Subsequently, we construct instruction data with a unified format for model training. Finally, we propose the knowledge-guided generation strategy to impose prior constraints in the decoding steps, thereby promoting the generation of distinctive knowledge clues. Through experiments conducted on three benchmarks, we demonstrate significant improvements ranging from 3.0% to 14.6% across all evaluation metrics when compared to strong baselines.