Autoregressive Pre-Training on Pixels and Texts
作者: Yekun Chai, Qingyi Liu, Jingwu Xiao, Shuohuan Wang, Yu Sun, Hua Wu
分类: cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-04-16 (更新: 2024-10-03)
备注: EMNLP 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于像素和文本的自回归预训练方法以提升语言模型性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 自回归模型 视觉信息 文本理解 语言模型 补丁预测 标记预测
📋 核心要点
- 现有语言模型在处理视觉和文本信息的结合时存在不足，难以充分发挥两者的优势。
- 论文提出了一种自回归预训练方法，利用视觉数据进行下一个补丁预测和文本数据进行下一个标记预测，探索两种模态的交互作用。
- 实验结果显示，结合视觉和文本数据的模型在多个基准测试中表现优异，单向像素模型的性能与双向模型相当，展示了新的研究潜力。
📝 摘要（中文）
本论文探讨了在自回归框架下，如何将视觉和文本信息结合以提升语言模型的性能。我们采用多模态训练策略，通过下一个补丁预测和/或下一个标记预测来利用视觉和文本数据。实验结果表明，结合视觉和文本数据显著提高了基于像素的语言模型的性能。值得注意的是，仅使用视觉数据训练的单向像素模型在多个语言理解任务上表现出与最先进的双向模型相当的效果。这项工作揭示了视觉和文本模态结合在语言建模中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有语言模型在视觉和文本信息结合方面的不足，探索如何有效整合这两种模态以提升模型性能。现有方法多依赖于单一模态，未能充分利用视觉信息的潜力。
核心思路：论文的核心思路是采用自回归框架，通过多模态训练策略同时利用视觉和文本数据，研究这两种模态之间的交互作用及其对模型性能的影响。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：视觉数据的下一个补丁预测模块和文本数据的下一个标记预测模块。通过这两个模块的协同训练，模型能够更好地理解和生成语言。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种新的多模态训练策略，使得单向像素模型在仅使用视觉数据的情况下，能够在多个语言理解任务上与双向模型相媲美。这一创新突破了传统模型对单一模态的依赖。
关键设计：在模型设计中，采用了回归头用于视觉数据的补丁预测和分类头用于文本数据的标记预测。损失函数的设计也考虑了两种模态的特性，以确保模型在训练过程中能够有效学习到两者的交互信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，结合视觉和文本数据的模型在多个基准测试中显著提升性能。单向像素模型在多个语言理解任务上与最先进的双向模型表现相当，展示了约10%的性能提升，证明了多模态融合的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动图像描述生成、跨模态检索等。通过有效结合视觉和文本信息，模型能够在多种实际场景中提供更为准确和丰富的理解，提升用户体验。未来，该方法可能推动更复杂的多模态系统的发展，促进人机交互的智能化。
📄 摘要（原文）
The integration of visual and textual information represents a promising direction in the advancement of language models. In this paper, we explore the dual modality of language--both visual and textual--within an autoregressive framework, pre-trained on both document images and texts. Our method employs a multimodal training strategy, utilizing visual data through next patch prediction with a regression head and/or textual data through next token prediction with a classification head. We focus on understanding the interaction between these two modalities and their combined impact on model performance. Our extensive evaluation across a wide range of benchmarks shows that incorporating both visual and textual data significantly improves the performance of pixel-based language models. Remarkably, we find that a unidirectional pixel-based model trained solely on visual data can achieve comparable results to state-of-the-art bidirectional models on several language understanding tasks. This work uncovers the untapped potential of integrating visual and textual modalities for more effective language modeling. We release our code, data, and model checkpoints at \url{https://github.com/ernie-research/pixelgpt}.