UniCode: Learning a Unified Codebook for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2403.09072v1 📥 PDF

作者: Sipeng Zheng, Bohan Zhou, Yicheng Feng, Ye Wang, Zongqing Lu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-14

备注: 14 pages, 2 figures, 11 tables

💡 一句话要点

提出UniCode以解决多模态大语言模型的编码限制问题

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

关键词: 多模态大语言模型 统一代码本 视觉生成 图像解压 视觉问答 迭代训练 量化方法

📋 核心要点

  1. 现有多模态大语言模型主要依赖文本代码本，限制了其在多模态生成任务中的表现。
  2. 提出了UniCode，通过学习统一的代码本，结合语言驱动的迭代训练和图像解压任务，提升多模态生成能力。
  3. UniCode在视觉重建和生成方面表现优异，并在多个视觉问答基准上与领先模型的性能相当。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法UniCode，旨在多模态大语言模型（MLLMs）领域中学习统一的代码本，以高效地对视觉、文本及其他信号进行标记。这一创新解决了现有MLLMs的一个关键限制：它们依赖于仅文本的代码本，这限制了在多模态上下文中生成图像和文本的能力。为此，我们提出了一种基于语言驱动的迭代训练范式，并结合了一种称为“图像解压”的上下文预训练任务，使模型能够解释压缩的视觉数据并生成高质量图像。统一的代码本使我们的模型能够将视觉指令调优扩展到非语言生成任务。此外，UniCode能够适应多种堆叠量化方法，将视觉信号压缩为更紧凑的标记表示。尽管在训练过程中使用了显著更少的参数和数据，UniCode在视觉重建和生成方面表现出色，并在多个视觉问答基准上取得了与领先的MLLMs相当的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态大语言模型在生成任务中对文本代码本的依赖，导致其在处理视觉信息时的能力受限。

核心思路：通过学习一个统一的代码本，UniCode可以同时处理视觉和文本信号，从而提升多模态生成的能力。设计上，采用语言驱动的迭代训练方法，结合图像解压任务，增强模型对视觉数据的理解和生成能力。

技术框架：UniCode的整体架构包括统一代码本的学习模块、语言驱动的迭代训练模块和图像解压预训练模块。模型通过这些模块协同工作，实现对多模态信号的有效处理。

关键创新：UniCode的最大创新在于其统一代码本的设计，使得模型能够在视觉和文本生成任务中灵活切换，突破了传统模型的限制。

关键设计：在参数设置上，UniCode使用了较少的参数和数据进行训练，同时采用了适应性强的堆叠量化方法，以实现视觉信号的紧凑表示。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保模型在视觉重建和生成任务中的高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，UniCode在视觉重建和生成任务上表现出色，使用的参数和数据量显著低于现有模型。同时，在多个视觉问答基准测试中，UniCode的性能与领先的多模态大语言模型相当，展示了其强大的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能图像生成、视觉问答系统和多模态内容创作等。通过提升多模态生成能力，UniCode可在教育、娱乐和商业等多个领域产生实际价值，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we propose \textbf{UniCode}, a novel approach within the domain of multimodal large language models (MLLMs) that learns a unified codebook to efficiently tokenize visual, text, and potentially other types of signals. This innovation addresses a critical limitation in existing MLLMs: their reliance on a text-only codebook, which restricts MLLM's ability to generate images and texts in a multimodal context. Towards this end, we propose a language-driven iterative training paradigm, coupled with an in-context pre-training task we term ``image decompression'', enabling our model to interpret compressed visual data and generate high-quality images.The unified codebook empowers our model to extend visual instruction tuning to non-linguistic generation tasks. Moreover, UniCode is adaptable to diverse stacked quantization approaches in order to compress visual signals into a more compact token representation. Despite using significantly fewer parameters and less data during training, Unicode demonstrates promising capabilities in visual reconstruction and generation. It also achieves performances comparable to leading MLLMs across a spectrum of VQA benchmarks.