Browse and Concentrate: Comprehending Multimodal Content via prior-LLM Context Fusion

📄 arXiv: 2402.12195v3 📥 PDF

作者: Ziyue Wang, Chi Chen, Yiqi Zhu, Fuwen Luo, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Maosong Sun, Yang Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2026-01-10)

备注: 17 pages, 5 figures

期刊: ACL 2024

💡 一句话要点

提出浏览与集中方法以解决多图像理解问题

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

关键词: 多模态大型语言模型 图像理解 上下文融合 浏览与集中 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大型语言模型在处理多图像上下文时表现不足，主要由于图像特征的独立编码导致的模态隔离问题。
  2. 本文提出的浏览与集中方法通过两阶段处理，先获取全局见解再集中关注细节，从而实现多模态上下文的深度融合。
  3. 实验表明，该方法在7个多图像场景中显著提升了性能，平均准确率分别提高了2.13%和7.60%。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的发展，结合预训练视觉模型的多模态大型语言模型（MLLMs）在多种视觉语言任务中表现出色。然而，它们在理解涉及多张图像的上下文时存在不足，主要原因在于每张图像的视觉特征被单独编码，缺乏对其他图像及多模态指令的感知。为此，本文提出了一种名为浏览与集中（browse-and-concentrate）的两阶段范式，以实现多模态上下文的深入融合。该方法首先“浏览”输入以获取重要见解，然后根据这些见解“集中”关注关键细节，从而更全面地理解多模态输入。此外，本文还开发了专门的训练策略，以增强对多图像输入的理解。实验结果显示，该方法在7个多图像场景中显著提升了性能，平均准确率分别提高了2.13%和7.60%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大型语言模型在理解多图像上下文时的不足，现有方法由于图像特征的独立编码，导致缺乏对多图像及其指令的整体感知。

核心思路：提出的浏览与集中方法通过两阶段处理，首先浏览输入以提取重要见解，然后集中关注关键细节，以实现更全面的理解。这样的设计使得模型能够在处理多图像时更好地融合信息。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要阶段：浏览阶段和集中阶段。在浏览阶段，模型分析所有输入以提取关键信息；在集中阶段，模型根据浏览阶段的见解，重新审视输入，关注重要细节。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了浏览与集中这一新范式，解决了现有方法中模态隔离的问题，使得多图像的理解更加全面和深入。

关键设计：在训练过程中，本文设计了特定的训练策略，以增强模型对多图像输入的理解能力，具体的参数设置和损失函数设计也针对多模态融合进行了优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在7个多图像场景中显著提升了性能，平均准确率分别提高了2.13%和7.60%，相较于强基线的3B和11B LLMs，展示了其在多模态理解任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态内容理解、图像与文本的结合分析、以及智能问答系统等。通过提升多图像理解能力，能够在教育、医疗、安防等多个领域实现更高效的信息处理和决策支持，未来可能对人机交互和智能系统的设计产生深远影响。

📄 摘要（原文）

With the bloom of Large Language Models (LLMs), Multimodal Large Language Models (MLLMs) that incorporate LLMs with pre-trained vision models have recently demonstrated impressive performance across diverse vision-language tasks. However, they fall short to comprehend context involving multiple images. A primary reason for this shortcoming is that the visual features for each images are encoded individually by frozen encoders before feeding into the LLM backbone, lacking awareness of other images and the multimodal instructions. We term this issue as prior-LLM modality isolation and propose a two phase paradigm, browse-and-concentrate, to enable in-depth multimodal context fusion prior to feeding the features into LLMs. This paradigm initially "browses" through the inputs for essential insights, and then revisits the inputs to "concentrate" on crucial details, guided by these insights, to achieve a more comprehensive understanding of the multimodal inputs. Additionally, we develop training strategies specifically to enhance the understanding of multi-image inputs. Our method markedly boosts the performance on 7 multi-image scenarios, contributing to increments on average accuracy by 2.13% and 7.60% against strong MLLMs baselines with 3B and 11B LLMs, respectively.