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论文解读《COMMA: Co-articulated Multi-Modal Learning》

article 2024/9/20 18:15:58

系列文章目录

文章目录

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- 论文细节理解
- - 1. 研究背景
  - 2. 论文贡献
  - 3. 方法框架
  - 4. 研究思路
  - 5. 实验
  - 6. 限制
  - 结论

论文细节理解

这段话中，the vision branch is uni-directionally influenced by the text branch only 什么意思？具体举例一下
以下是一个具体的例子来说明“视觉分支仅受到文本分支的单向影响”的意思：
假设我们有一个视觉-语言模型（VLM），用于图像描述生成。模型的结构包括两个分支：视觉分支和文本分支。
文本分支：输入一段描述，比如“这是一只在草地上奔跑的狗”。
视觉分支：模型使用文本分支的信息来分析图像，提取出与文本描述相关的视觉特征，比如识别出图中的狗和草地。
在这种情况下，视觉分支的特征提取完全依赖于文本分支提供的信息。也就是说，视觉分支不会根据自己的特征来影响文本分支的理解或生成。这种单向影响可能导致模型在处理复杂的视觉-语言关系时表现不佳，因为它没有充分利用视觉信息来丰富文本理解。
如果模型能够实现双向影响，视觉分支也能反过来影响文本分支，比如通过视觉特征来生成更准确的描述，可能会提高整体性能和对未见类别的泛化能力。

1. 研究背景

近年来，随着网络数据的大量增加，尤其是包含大规模图像-文本配对的数据集，促进了视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的发展。例如，CLIP（Radford et al., 2021）等模型，因自然语言的监督学习，展现出了卓越的开放领域概念推理能力，能够很好地适应各种下游任务。然而，这类模型也存在以下问题：

依赖手工构建的文本提示（prompts）来进行推理。生成的提示需要根据不同的下游任务进行调整，而手工设计的提示既耗时又难以准确反映新任务的特性。
在对模型进行微调时，容易遗忘在预训练阶段学到的通用知识，并且在泛化到新类或新域时性能下降。

在此背景下，研究者们提出了自动化提示生成的方法来代替手工提示设计。这类方法在微调过程中更新提示，但保留模型的预训练参数，降低了计算资源的需求。然而，这类方法也有局限性，例如视觉和语言分支提示分离，未能充分关联这两种模式的表示，导致在新类泛化和性能保留上表现不佳。

2. 论文贡献

这篇论文提出了Co-Articulated Multi-Modal Learning (COMMA)，解决了现有视觉语言模型提示生成方法的两个主要问题：

增强视觉和语言分支的提示关联性：与之前的方法不同，COMMA在每一层生成提示时，考虑了视觉和语言分支的前一层提示，通过共同生成下一层的提示，确保两者的提示在表示上更好地对齐。
减轻知识遗忘问题：为了避免微调过程中遗忘预训练阶段学到的通用知识，COMMA通过最小化生成提示和CLIP模型手工提示嵌入之间的差异，保留关键的知识。

通过这两个创新，COMMA在多种任务中展示了卓越的性能，尤其是在从基础类到新类的泛化任务、跨数据集迁移和域泛化任务上，表现出显著的提升。

3. 方法框架

COMMA的核心方法分为以下几个部分：

提示生成：不同于传统的单独生成视觉或语言分支的提示，COMMA通过考虑两个分支的前一层提示来共同生成下一层提示。这使得视觉和语言分支的提示嵌入更加紧密相关，有助于更好地对齐两种模式的表示。
保持知识的一致性：为了防止微调过程中遗忘预训练时学到的通用知识，COMMA引入了一个知识保留机制，最小化微调过程中生成的提示与预训练时手工提示嵌入之间的差距。

这种方法在三个方面带来了改进：