On VLMs for Diverse Tasks in Multimodal Meme Classification

📄 arXiv: 2505.20937v1 📥 PDF

作者: Deepesh Gavit, Debajyoti Mazumder, Samiran Das, Jasabanta Patro

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27

备注: 16 pages

💡 一句话要点

提出多模态模型以提升表情包分类性能

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

关键词: 视觉语言模型 表情包分类 多模态学习 大语言模型 性能提升

📋 核心要点

  1. 现有的表情包分类方法在处理多模态信息时存在性能不足和理解偏差的问题。
  2. 论文提出通过VLM生成表情包图像的理解，并结合LLM进行文本微调，以提升分类准确性。
  3. 实验结果显示，结合VLM和LLM的策略在多个分类任务上显著提升了性能，尤其在情感分类上提升幅度达到26.24%。

📝 摘要（中文）

本文对视觉语言模型（VLMs）在多样化表情包分类任务中的应用进行了全面系统的分析。我们提出了一种新颖的方法，通过生成基于VLM的表情包图像理解，并对嵌入的表情包文本进行大语言模型（LLMs）的微调，以提高性能。我们的贡献主要体现在三个方面：一是针对每个子任务对VLMs进行多样化提示策略的基准测试；二是评估LoRA微调在所有VLM组件中的性能提升；三是提出了一种新方法，利用VLM生成的详细表情包解释来训练较小的语言模型（LLMs），显著提升分类效果。结合VLM和LLM的策略使得在讽刺、攻击性和情感分类任务上的基线性能分别提高了8.34%、3.52%和26.24%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有表情包分类方法在多模态信息处理中的不足，尤其是对图像和文本的理解能力不足，导致分类性能不理想。

核心思路：我们提出了一种新颖的方法，通过结合视觉语言模型（VLM）和大语言模型（LLM），生成对表情包的深度理解，并对文本进行微调，以提高分类性能。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先，使用VLM对表情包图像进行理解；其次，针对嵌入的文本进行LLM的微调；最后，结合VLM生成的解释来训练较小的LLM，以提升分类效果。

关键创新：最重要的创新点在于将VLM生成的详细表情包解释用于训练较小的LLM，这一策略显著改善了分类性能，与传统方法相比具有本质区别。

关键设计：在参数设置上，采用LoRA微调策略以优化VLM的各个组件，损失函数设计上注重对多模态信息的综合考虑，网络结构则结合了VLM和LLM的优势，确保信息的有效传递与融合。

📊 实验亮点

实验结果表明，结合VLM和LLM的策略在讽刺、攻击性和情感分类任务上分别提升了8.34%、3.52%和26.24%的性能，显著优于基线模型，展示了该方法在多模态理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容分析、在线评论情感识别以及广告效果评估等。通过提升对表情包的理解能力，能够更好地服务于市场营销、舆情监测等实际场景，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In this paper, we present a comprehensive and systematic analysis of vision-language models (VLMs) for disparate meme classification tasks. We introduced a novel approach that generates a VLM-based understanding of meme images and fine-tunes the LLMs on textual understanding of the embedded meme text for improving the performance. Our contributions are threefold: (1) Benchmarking VLMs with diverse prompting strategies purposely to each sub-task; (2) Evaluating LoRA fine-tuning across all VLM components to assess performance gains; and (3) Proposing a novel approach where detailed meme interpretations generated by VLMs are used to train smaller language models (LLMs), significantly improving classification. The strategy of combining VLMs with LLMs improved the baseline performance by 8.34%, 3.52% and 26.24% for sarcasm, offensive and sentiment classification, respectively. Our results reveal the strengths and limitations of VLMs and present a novel strategy for meme understanding.