Vision-Language Integration in Multimodal Video Transformers (Partially) Aligns with the Brain
作者: Dota Tianai Dong, Mariya Toneva
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2023-11-13
💡 一句话要点
通过神经科学证据提升多模态视频变换器的语言-视觉整合能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态视频变换器 视觉-语言整合 神经科学 脑对齐 跨模态表示 深度学习 信息处理
📋 核心要点
- 现有的视频变换器模型在多模态信息整合的程度上仍不明确，缺乏对大脑处理机制的深入理解。
- 本文提出了一种基于神经科学证据的方法，探讨预训练的多模态视频变换器与大脑区域的对齐情况。
- 实验结果表明，视觉信息在语言处理中的作用显著，但联合表示未能超越单一模态的信息捕获，微调可改善对齐效果。
📝 摘要（中文）
多模态信息的整合是实现人工智能系统理解现实世界的重要前提。尽管近年来视频变换器在视觉、文本和声音的联合学习上取得了一些进展，但这些模型在多模态信息整合的程度上仍不明确。本文通过利用神经科学对多模态信息处理的证据，探讨了预训练的多模态视频变换器模型。研究发现，视觉信息在语言处理过程中增强了掩蔽预测性能，表明模型中的跨模态表示可以促进各个模态的表现。然而，未发现联合多模态变换器表示捕获的与大脑相关的信息超出各个单独模态所捕获的信息。最后，通过使用需要视觉-语言推理的任务进行微调，可以改善预训练联合表示的脑对齐能力。整体结果表明，多模态变换器在部分与大脑相关的方式上整合视觉和语言的能力乐观，但提升这些模型的脑对齐可能需要新的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态视频变换器在信息整合方面的不足，尤其是如何有效对齐与大脑的处理机制。现有方法未能充分利用神经科学的证据来指导模型设计。
核心思路：通过分析观看流行电视节目的参与者的脑电图数据，探讨多模态视频变换器的表现与大脑区域的对齐情况，从而验证视觉和语言之间的交互作用。
技术框架：研究采用预训练的多模态视频变换器模型，结合脑电图数据进行分析，主要模块包括数据采集、模型分析和对齐评估。
关键创新：本研究的创新在于将神经科学证据引入多模态视频变换器的评估中，首次探讨了视觉信息如何增强语言处理的能力，并提出了微调方法以改善模型的脑对齐。
关键设计：在实验中，使用了特定的损失函数来优化模型的多模态表示，关键参数设置包括学习率和微调任务的设计，确保模型能够有效捕获视觉与语言的交互特性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，视觉信息在语言处理中的掩蔽预测性能显著提升，表明跨模态表示的有效性。微调后，模型的脑对齐能力得到了改善，进一步验证了视觉与语言之间的互补作用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动视频分析和多模态内容生成等。通过提升多模态模型的对齐能力，可以增强人工智能系统在复杂场景中的理解和推理能力，推动人机交互的智能化进程。
📄 摘要（原文）
Integrating information from multiple modalities is arguably one of the essential prerequisites for grounding artificial intelligence systems with an understanding of the real world. Recent advances in video transformers that jointly learn from vision, text, and sound over time have made some progress toward this goal, but the degree to which these models integrate information from modalities still remains unclear. In this work, we present a promising approach for probing a pre-trained multimodal video transformer model by leveraging neuroscientific evidence of multimodal information processing in the brain. Using brain recordings of participants watching a popular TV show, we analyze the effects of multi-modal connections and interactions in a pre-trained multi-modal video transformer on the alignment with uni- and multi-modal brain regions. We find evidence that vision enhances masked prediction performance during language processing, providing support that cross-modal representations in models can benefit individual modalities. However, we don't find evidence of brain-relevant information captured by the joint multi-modal transformer representations beyond that captured by all of the individual modalities. We finally show that the brain alignment of the pre-trained joint representation can be improved by fine-tuning using a task that requires vision-language inferences. Overall, our results paint an optimistic picture of the ability of multi-modal transformers to integrate vision and language in partially brain-relevant ways but also show that improving the brain alignment of these models may require new approaches.