MLLMs-Augmented Visual-Language Representation Learning

📄 arXiv: 2311.18765v3 📥 PDF

作者: Yanqing Liu, Kai Wang, Wenqi Shao, Ping Luo, Yu Qiao, Mike Zheng Shou, Kaipeng Zhang, Yang You

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-30 (更新: 2024-03-13)

💡 一句话要点

提出MLLMs增强视觉语言表示学习以提升图像文本检索性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 视觉语言 图像文本检索 大型语言模型 文本生成 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言表示学习方法在图像文本关联的丰富性和多样性上存在不足，导致性能受限。
  2. 本文提出利用多模态大型语言模型（MLLMs）扩展图像的多样化描述，并通过“文本剪切”技术提升描述质量。
  3. 实验结果表明，该方法在图像文本检索任务中显著提升了Recall@1指标，零样本结果与微调相当，展示了MLLMs的潜力。

📝 摘要（中文）

视觉语言预训练在多模态任务中取得了显著成功，这主要得益于大规模图像文本数据集的可用性。本文展示了多模态大型语言模型（MLLMs）如何通过建立更丰富的图像文本关联来增强视觉语言表示学习。我们的方法简单，利用MLLMs为每个图像扩展多个多样化的描述。为防止MLLMs引入的偏见和单调的语言风格，我们提出了“文本剪切”以保持扩展描述的质量和可用性。在图像文本检索中，我们的方法在微调和零样本设置下，均实现了5.6至35.0和16.8至46.1的Recall@1提升，特别是在零样本结果上，表现与微调相当，鼓励对MLLMs多样化使用的进一步探索。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉语言表示学习方法在图像文本关联性不足的问题，导致检索性能不佳。现有方法往往依赖于有限的描述，缺乏多样性和丰富性。

核心思路：通过引入多模态大型语言模型（MLLMs），为每个图像生成多个多样化的描述，从而增强图像与文本之间的关联性。设计“文本剪切”技术以减少MLLMs可能引入的偏见和单调性，确保生成描述的质量。

技术框架：整体方法包括数据预处理、MLLMs生成多样化描述、文本剪切处理和最终的图像文本检索模块。具体流程为：首先利用MLLMs生成多个描述，然后通过文本剪切技术优化这些描述，最后在检索任务中应用优化后的描述。

关键创新：最重要的创新在于提出了“文本剪切”技术，旨在提高生成描述的质量和多样性。这一方法与传统的单一描述生成方式本质上不同，能够有效减少偏见和单调性。

关键设计：在参数设置上，选择了适合的MLLMs模型，并设计了特定的损失函数以优化描述生成质量。网络结构上，采用了多层次的生成模块，以确保描述的多样性和丰富性。实验中还进行了超参数调优，以达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在图像文本检索任务中，提出的方法在微调和零样本设置下分别实现了5.6至35.0和16.8至46.1的Recall@1提升。特别是在零样本情况下，结果与微调相当，展示了MLLMs的强大潜力和灵活性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像检索、智能搜索引擎和多模态内容生成等。通过增强图像与文本的关联性，能够提升用户在多模态任务中的体验，具有广泛的实际价值。未来，该方法还可能推动更多基于MLLMs的多模态应用开发，进一步拓展其在人工智能领域的影响力。

📄 摘要（原文）

Visual-language pre-training has achieved remarkable success in many multi-modal tasks, largely attributed to the availability of large-scale image-text datasets. In this work, we demonstrate that Multi-modal Large Language Models (MLLMs) can enhance visual-language representation learning by establishing richer image-text associations for image-text datasets. Our approach is simple, utilizing MLLMs to extend multiple diverse captions for each image. To prevent the bias introduced by MLLMs' hallucinations and monotonous language styles, we propose "text shearing" to maintain the quality and availability of extended captions. In image-text retrieval, without introducing additional training cost, our method consistently obtains 5.6 ~ 35.0 and 16.8 ~ 46.1 improvement on Recall@1 under the fine-tuning and zero-shot settings, respectively. Notably, we obtain zero-shot results that are comparable to fine-tuning on target datasets, which encourages more exploration of the versatile use of MLLMs.