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细调的多模态语言模型是高质量的图像文本数据过滤器
内容提要
本文探讨了多模态语言模型（MLLMs）在图像分类和视觉任务中的应用，提出了FILTER和SIEVE等改进方法，显著提升了模型性能。研究表明，通过优化数据质量和使用自生成标签，MLLMs在图像文本检索等任务中取得了显著进展，鼓励进一步探索其多方面应用。
关键要点
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通过分析多模态数据集，观察到冗余信息对 CLIP 得分的影响，提出基于文本的过滤方法，提升了数据选择的性能。
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研究表明，轻微微调多模态语言模型可提高图像分类性能，保留语言模型的生成能力。
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提出 FILTER 方法，利用跨语言数据增强和自生成的软伪标签，显著提高多语言多任务基准的性能。
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在跨模态预训练中，提出替代遮蔽策略，特别是在低资源设置下显著优于基准模型。
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自过滤方法通过选择最具挑战性的样本，使用约 15% 的样本达到更好的结果。
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提出 SIEVE 方法，利用合成标题评估图像 - 文本对的一致性，在多个数据集上取得最先进的性能。
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通过提高数据质量，展示 MLLMs 在视觉语言表示学习中的增强效果，并在图像文本检索中取得显著提升。
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引入 pool-adapter 模块，保留视觉嵌入的位置信息，InfMLLM 方法在多项任务中表现优越。
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介绍了一种用于训练轻量级 CLIP 模型的多级交互范式，实验结果显示在多个下游任务中实现了更高的性能。
延伸问答
多模态语言模型在图像分类中有什么应用？
多模态语言模型通过轻微微调和对比式图像-标题匹配目标，显著提高了图像分类性能，保留了语言模型的生成能力。
FILTER方法是如何提高多语言任务性能的？
FILTER方法利用跨语言数据增强和自生成的软伪标签，显著提高了XTREME和XGLUE多语言多任务基准的性能。
SIEVE方法的主要功能是什么？
SIEVE方法使用合成标题评估图像-文本对的一致性，在多个数据集上取得了最先进的性能。
自过滤方法如何选择样本？
自过滤方法通过训练后的评分网络衡量指令的难度，选择最具挑战性的样本，仅使用约15%的样本即可达到更好的结果。
如何提高多模态语言模型的视觉语言表示学习？
通过提高数据质量和扩展每个图像的多个标题，MLLMs在视觉语言表示学习中得到了增强。
InfMLLM方法在多项任务中表现如何？
InfMLLM方法在图像描述、视觉问题回答和视觉定位等任务中表现优越，达到了与最新多模态大语言模型相当或超越的性能。
