通过对抗性提示增强文本导向的多模态对齐的鲁棒性
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本文针对当前文本导向多模态对齐方法在噪声干扰、输入顺序变化和缺失模态下的鲁棒性不足的问题,提出了一种新的对抗性训练方法。该方法显著提升了多模态表示的鲁棒性和适应性,表明其对动态和现实应用具有重要的潜在影响。
本综述论文研究了多模态大型语言模型(MLLMs),该模型整合了类似于GPT-4的大型语言模型(LLMs),用于处理文本和视觉等多模态数据。MLLMs展示了生成图像叙述和回答基于图像的问题等能力,缩小了人与计算机之间的差距,并暗示了通向人工智能的潜在途径。然而,MLLMs仍面临处理多模态语义差距的挑战,可能导致错误生成,对社会造成潜在风险。选择适当的模态对齐方法至关重要,因为不恰当的方法可能需要更多参数,并且性能改进有限。该论文旨在探讨LLMs的模态对齐方法及其现有能力。实施模态对齐使得LLMs能够解决环境问题并提高可访问性。研究调查了MLLMs中现有的模态对齐方法,分为四个组:(1)多模态转换器将数据转换为LLMs可以理解的格式;(2)多模态感知器改善LLMs对不同类型数据的感知能力;(3)工具辅助将数据转换为一种常见格式,通常是文本;以及(4)数据驱动方法教导LLMs理解数据集中特定类型的数据。这个领域仍处于探索和试验阶段,我们将组织和更新各种现有的多模态信息对齐研究方法。