TinyAlign: Boosting Lightweight Vision-Language Models by Mitigating Modal Alignment Bottlenecks

📄 arXiv: 2505.12884v2 📥 PDF

作者: Yuanze Hu, Zhaoxin Fan, Xinyu Wang, Gen Li, Ye Qiu, Zhichao Yang, Wenjun Wu, Kejian Wu, Yifan Sun, Xiaotie Deng, Jin Dong

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-06-30)

💡 一句话要点

提出TinyAlign以解决轻量级视觉语言模型对齐瓶颈问题

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

关键词: 轻量级模型 视觉语言模型 对齐瓶颈 检索增强生成 多模态输入 有效互信息 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有轻量级视觉语言模型对齐方法依赖于语言模型的能力，导致对齐质量受限。
  2. TinyAlign通过从记忆库中检索相关上下文，增强多模态输入的对齐效果。
  3. 实验结果显示，TinyAlign显著降低训练损失，加速收敛，并在数据使用上表现出色。

📝 摘要（中文）

轻量级视觉语言模型（VLMs）在资源受限的应用中至关重要。现有的对齐方法通常在训练小型连接模块时冻结视觉编码器和语言模型，这种策略依赖于语言模型的内在能力，可能对轻量级模型的表现不佳。本文通过互信息的视角探讨了这一对齐瓶颈，表明语言模型的受限能力限制了多模态输入和输出之间的有效互信息（EMI），从而影响对齐质量。为了解决这一挑战，我们提出了TinyAlign，一个受检索增强生成启发的新框架，通过从记忆库中检索相关上下文来丰富多模态输入，增强其对齐效果。实验证明，TinyAlign显著降低训练损失，加速收敛，并提升任务性能，且仅需40%的微调数据便可达到基线水平的表现，展现出卓越的数据效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决轻量级视觉语言模型在对齐过程中面临的瓶颈，现有方法依赖于语言模型的能力，导致对齐质量不足。

核心思路：TinyAlign的核心思路是通过检索相关上下文来增强多模态输入，从而提高对齐质量，克服语言模型能力的限制。

技术框架：TinyAlign框架包括一个记忆库，用于存储上下文信息，以及一个检索模块，负责从记忆库中提取相关信息以丰富输入。整体流程是先通过视觉和语言模型提取特征，再结合检索到的上下文进行对齐。

关键创新：TinyAlign的创新在于引入了检索增强生成的思想，通过外部记忆库来提升多模态输入的有效互信息，显著改善了对齐效果。

关键设计：在设计上，TinyAlign采用了特定的损失函数来优化对齐质量，并通过调节记忆库的大小和检索策略来提高模型的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，TinyAlign在训练过程中显著降低了损失，收敛速度加快，并在任务性能上超过了基线模型。具体而言，模型在仅使用40%的微调数据的情况下，仍能达到基线水平的表现，展现出极高的数据效率。

🎯 应用场景

TinyAlign的研究成果可广泛应用于资源受限的场景，如移动设备上的图像识别、自然语言处理和人机交互等领域。其高效的数据利用率和对齐能力将推动轻量级视觉语言模型的实际应用，提升用户体验和系统性能。

📄 摘要（原文）

Lightweight Vision-Language Models (VLMs) are indispensable for resource-constrained applications. The prevailing approach to aligning vision and language models involves freezing both the vision encoder and the language model while training small connector modules. However, this strategy heavily depends on the intrinsic capabilities of the language model, which can be suboptimal for lightweight models with limited representational capacity. In this work, we investigate this alignment bottleneck through the lens of mutual information, demonstrating that the constrained capacity of the language model inherently limits the Effective Mutual Information (EMI) between multimodal inputs and outputs, thereby compromising alignment quality. To address this challenge, we propose TinyAlign, a novel framework inspired by Retrieval-Augmented Generation, which strategically retrieves relevant context from a memory bank to enrich multimodal inputs and enhance their alignment. Extensive empirical evaluations reveal that TinyAlign significantly reduces training loss, accelerates convergence, and enhances task performance. Remarkably, it allows models to achieve baseline-level performance with only 40\% of the fine-tuning data, highlighting exceptional data efficiency. Our work thus offers a practical pathway for developing more capable lightweight VLMs while introducing a fresh theoretical lens to better understand and address alignment bottlenecks in constrained multimodal systems.