多模態大型語言模型增強的跨語言跨模態檢索

Temel Kavramlar

本文提出了一種名為LECCR的新型兩流架構解決方案,利用多模態大型語言模型(MLLM)生成詳細的視覺描述,並將其作為內部特徵來增強視覺表示。此外,我們還引入了多層次匹配和在英語指導下的軟匹配,以進一步提高視覺和非英語特徵之間的對齊。

Özet

本文提出了一種名為LECCR的新型跨語言跨模態檢索(CCR)解決方案。與之前的方法不同,LECCR利用多模態大型語言模型(MLLM)生成詳細的視覺描述,並將其作為內部特徵來增強視覺表示,以幫助縮小模態之間的語義差距。具體來說,我們首先將MLLM生成的描述聚合為多視角語義槽,捕捉描述中不同的語義。然後,我們引入多視角視覺-語義交互模塊,利用這些語義槽來增強視覺特徵的語義信息,並生成局部視覺語義。此外,我們還提出了多層次匹配和在英語指導下的軟匹配,以進一步提高視覺和非英語特徵之間的對齊。實驗結果表明,我們的方法在四個CCR基準測試中均優於現有方法。

İstatistikler

視覺描述可以捕捉圖像或視頻中的不同語義,如不同的物體、場景等。
利用英語特徵作為指導,可以建立更全面和可靠的視覺和非英語特徵之間的跨模態對應。

Alıntılar

"本文提出了一種名為LECCR的新型兩流架構解決方案,利用多模態大型語言模型(MLLM)生成詳細的視覺描述,並將其作為內部特徵來增強視覺表示。"
"此外,我們還引入了多層次匹配和在英語指導下的軟匹配,以進一步提高視覺和非英語特徵之間的對齊。"

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Multimodal LLM Enhanced Cross-lingual Cross-modal Retrieval

by Yabing Wang,... : arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19961.pdf

Daha Derin Sorular

如何進一步提高MLLM生成的視覺描述的質量和多樣性,以更好地增強視覺特徵?

要進一步提高多模態大型語言模型（MLLM）生成的視覺描述的質量和多樣性，可以考慮以下幾個策略。首先，增強訓練數據的多樣性是關鍵。通過引入更多樣化的圖像和相應的描述，MLLM可以學習到更豐富的語言模式和視覺特徵之間的關聯。其次，使用更高效的生成策略，例如引入強化學習來優化描述生成過程，能夠促使模型生成更具創意和多樣性的描述。此外，對生成的描述進行後處理，例如使用語言模型進行語法和語義的校正，也能提高描述的質量。最後，通過多視角語義槽的聚合，將不同的描述視角整合進來，能夠捕捉到更全面的視覺信息，從而增強視覺特徵的表達能力。

如何設計更有效的跨模態交互機制,以縮小視覺和非英語特徵之間的語義差距?

設計更有效的跨模態交互機制可以通過幾個方面來實現。首先，採用雙向注意力機制（Dual Attention Mechanism）來促進視覺特徵和非英語特徵之間的互動，這樣可以使得每個模態的特徵能夠充分利用對方的信息，從而縮小語義差距。其次，實施多層次匹配策略，將局部特徵和全局特徵進行結合，這樣可以在不同的語義層面上進行更細緻的對齊。此外，利用英語特徵作為指導，通過軟匹配（Soft Matching）來建立更全面的跨模態對應關係，這樣可以有效地引導非英語特徵的學習過程。最後，定期進行模型的微調和優化，以適應不同語言和視覺內容的特徵，進一步提升模型的跨模態對齊能力。

本文的方法是否可以應用於其他跨模態任務,如視覺問答或圖像字幕生成?

本文提出的方法具有良好的通用性，確實可以應用於其他跨模態任務，如視覺問答（Visual Question Answering, VQA）和圖像字幕生成（Image Captioning）。在視覺問答任務中，可以利用MLLM生成的詳細視覺描述來增強問題的上下文理解，從而提高模型對問題的回答準確性。在圖像字幕生成中，通過多視角語義槽的聚合，可以生成更具描述性的字幕，捕捉到圖像中的多樣化信息。此外，這些方法中的跨模態交互機制和多層次匹配策略也能夠有效地促進不同模態之間的語義對齊，從而提升這些任務的整體性能。因此，這些技術的應用潛力是相當廣泛的。