Lexicon-Level Contrastive Visual-Grounding Improves Language Modeling

📄 arXiv: 2403.14551v1 📥 PDF

作者: Chengxu Zhuang, Evelina Fedorenko, Jacob Andreas

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-21

💡 一句话要点

提出LexiContrastive Grounding以提升语言模型的表现

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

关键词: 多模态学习 语言模型 视觉监督 词汇学习 句子理解 对比学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有语言模型在学习过程中缺乏来自视觉等其他感官模态的监督，导致其表现不如人类学习者。
  2. 论文提出的LexiContrastive Grounding通过结合视觉监督与语言模型的训练，旨在提高文本表示的准确性和学习效率。
  3. 实验结果显示，LCG在多个基准测试中超越了传统语言模型和现有的视觉语言学习方法，困惑度降低约5%。

📝 摘要（中文）

当前最先进的语言模型训练所用的数据量远超人类语言学习者所接触的语言数据，但缺乏来自其他感官模态的监督，这对人类学习至关重要。本文提出了LexiContrastive Grounding（LCG），一种利用视觉监督来改善文本表示的基础语言学习方法。LCG结合了下一个标记预测策略与对比视觉定位目标，重点关注编码词汇信息的早期层表示。在多个单词学习和句子理解基准测试中，LCG不仅在学习效率上超越了标准的语言模型，还优于包括CLIP、GIT、Flamingo和Vokenization在内的视觉与语言学习方法。此外，LCG在多个语言建模任务中将困惑度提高了约5%。这项工作强调了将视觉定位纳入语言模型的潜力，更加贴近人类语言习得的多模态特性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语言模型在缺乏多模态监督下的表现不足，尤其是在词汇学习和句子理解方面的局限性。现有方法主要依赖于语言数据，忽视了视觉信息的辅助作用。

核心思路：LexiContrastive Grounding（LCG）通过引入视觉监督来增强语言模型的学习过程，结合下一个标记预测和对比视觉定位目标，重点关注早期层的词汇信息表示。这种设计旨在模拟人类学习的多模态特性。

技术框架：LCG的整体架构包括两个主要模块：下一个标记预测模块和对比视觉定位模块。前者负责生成语言模型的预测，后者则通过视觉信息来增强模型对词汇的理解。模型通过这两个模块的协同作用，提升了学习效率和准确性。

关键创新：LCG的核心创新在于将视觉监督与语言模型训练相结合，形成了一种新的学习机制。这与传统的仅依赖语言数据的模型形成了本质区别，能够更好地捕捉语言的多模态特性。

关键设计：在模型设计中，LCG采用了特定的损失函数来平衡语言预测和视觉对比目标的影响。此外，早期层的表示被特别关注，以确保词汇信息的有效编码。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LexiContrastive Grounding在多个语言建模任务中将困惑度降低了约5%。此外，LCG在学习效率上超越了标准语言模型，并在视觉与语言学习方法（如CLIP、GIT、Flamingo和Vokenization）中表现出更优的性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手、教育技术等。通过引入视觉监督，语言模型能够更好地理解和生成自然语言，从而提升人机交互的自然性和有效性。未来，这种多模态学习方法可能会在更广泛的AI应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Today's most accurate language models are trained on orders of magnitude more language data than human language learners receive - but with no supervision from other sensory modalities that play a crucial role in human learning. Can we make LMs' representations and predictions more accurate (and more human-like) with more ecologically plausible supervision? This paper describes LexiContrastive Grounding (LCG), a grounded language learning procedure that leverages visual supervision to improve textual representations. LexiContrastive Grounding combines a next token prediction strategy with a contrastive visual grounding objective, focusing on early-layer representations that encode lexical information. Across multiple word-learning and sentence-understanding benchmarks, LexiContrastive Grounding not only outperforms standard language-only models in learning efficiency, but also improves upon vision-and-language learning procedures including CLIP, GIT, Flamingo, and Vokenization. Moreover, LexiContrastive Grounding improves perplexity by around 5% on multiple language modeling tasks. This work underscores the potential of incorporating visual grounding into language models, aligning more closely with the multimodal nature of human language acquisition.