Améliorer les MLLMs avec le prompting visuel transférable

Les Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs) sont des outils puissants qui combinent texte et images pour réaliser des tâches. Ils ont montré un grand potentiel, mais ils galèrent encore par rapport à des modèles spécialisés dans certaines tâches. Une façon courante d'améliorer leur performance est de passer par un processus appelé fine-tuning, qui adapte le modèle à des tâches spécifiques. Cependant, cette approche demande beaucoup de puissance de calcul et de mémoire, surtout pour des modèles complexes.

Dans cet article, on présente une nouvelle technique appelée Transferable Visual Prompting (TVP). Cette méthode vise à améliorer la performance de plusieurs MLLMs en utilisant un ensemble de paramètres partagés plutôt qu'en personnalisant chaque modèle individuellement. En entraînant des prompts visuels sur un modèle, on peut ensuite appliquer ces prompts à d'autres modèles pour améliorer leur performance sur des tâches similaires.

#Le Défi des MLLMs

Malgré les avancées dans les MLLMs, ils ne performent souvent pas aussi bien que des modèles spécifiquement conçus pour certaines tâches. Ce problème est particulièrement évident dans des scénarios où les modèles sont évalués sans connaissance préalable des tâches, communément appelés évaluations zéro-shot. Les MLLMs subissent généralement un pré-entraînement sur un grand ensemble de données, mais ils ne reçoivent pas d'entraînement ciblé suffisant pour des tâches spécifiques.

Quand on utilise des MLLMs pour des tâches comme la classification d'images ou le raisonnement multimodal, les utilisateurs peuvent être déçus par les résultats parce que ces modèles ne sont pas assez spécialisés. Pour améliorer leur efficacité, les chercheurs doivent créer de meilleures techniques d'adaptation qui permettent aux MLLMs de bien performer sur différentes tâches sans nécessiter de lourdes modifications de chaque modèle.

#Méthodes de Fine-tuning

Traditionnellement, si un utilisateur veut adapter un MLLM pour une tâche spécifique, il ferait du fine-tuning. Le fine-tuning permet au modèle d'apprendre à partir de données spécifiques, mais cela a un coût élevé. Le fine-tuning des paramètres complets est gourmand en ressources, surtout pour les grands modèles, qui peuvent avoir des milliards de paramètres.

Pour atténuer les défis du fine-tuning, plusieurs méthodes de fine-tuning efficaces en paramètres (PEFT) ont émergé. Cela inclut des techniques comme les Adapters, LoRA et le prompt tuning, qui ajoutent de nouveaux paramètres au modèle existant mais nécessitent moins de mémoire au total. Bien que ces techniques puissent être efficaces, elles demandent toujours des ressources considérables et les paramètres résultants peuvent ne pas bien fonctionner avec différents modèles.

Les utilisateurs avec des ressources limitées et peu de connaissances peuvent préférer des solutions qui leur permettent d'appliquer des améliorations à leurs modèles sans avoir besoin d'un fine-tuning extensif. Ainsi, créer des paramètres partagés qui peuvent bénéficier à plusieurs modèles simultanément devient un objectif important.

#Visual Prompting comme Solution

Un domaine de recherche se concentre sur l'utilisation du visual prompting, qui introduit des changements apprenables aux images pour adapter des modèles pré-entraînés à des tâches spécifiques. En appliquant des prompts visuels, les modèles peuvent mieux comprendre et répondre aux données entrantes.

Le concept de visual prompting est basé sur l'idée que modifier l'espace des pixels des images peut aider les modèles à apprendre plus efficacement. Cependant, les méthodes de visual prompting existantes font face à une limitation significative : lorsque les prompts sont entraînés sur un modèle, ils ne se transfèrent souvent pas bien à d'autres. Cela s'appelle la corruption des caractéristiques entre modèles, où les prompts visuels ne conservent pas leur efficacité à travers différents modèles, réduisant leur utilité globale.

#Introduction du Transferable Visual Prompting (TVP)

Pour résoudre les problèmes entourant le visual prompting, on introduit le Transferable Visual Prompting (TVP). Cette approche vise à améliorer la transférabilité des prompts visuels sur plusieurs MLLMs, leur permettant de bénéficier d'un entraînement unique sur un seul modèle.

TVP utilise deux stratégies principales pour améliorer l'efficacité des prompts visuels :

1. Alignement de Consistance des Caractéristiques (FCA) : Cette stratégie aide à maintenir les connaissances fondamentales qui existent au sein de différents modèles. En imposant des contraintes sur la façon dont les caractéristiques visuelles changent, on peut éviter des perturbations significatives dans les connaissances agnostiques de la tâche. En conséquence, les prompts peuvent être plus efficacement partagés entre les modèles.

2. Enrichissement de la Sémantique des Tâches (TSE) : La deuxième stratégie se concentre sur le contenu spécifique à la tâche des prompts visuels. En incorporant des éléments de langage, on encourage les prompts visuels à contenir des informations significatives qui se rapportent directement aux tâches en cours.

Grâce à ces stratégies, TVP vise à fournir un moyen plus flexible et efficace d'améliorer les MLLMs sur une variété de tâches sans les complications d'un fine-tuning lourd.

#Validation de l'Efficacité de TVP

Pour confirmer l'efficacité de TVP, on a mené une série d'expériences impliquant six MLLMs modernes sur dix ensembles de données différents. Ces ensembles de données couvrent diverses tâches, y compris la reconnaissance d'objets, le comptage, le raisonnement multimodal et la correction d'hallucination.

Les résultats de ces expériences indiquent que les prompts visuels entraînés sur un seul modèle peuvent améliorer significativement la performance d'une large gamme de MLLMs. TVP a systématiquement surpassé les méthodes traditionnelles de visual prompting, démontrant sa capacité à améliorer efficacement les modèles à travers différentes tâches et ensembles de données.

#Conception des Expériences

Les expériences ont été conçues pour évaluer la capacité de TVP à booster la performance des MLLMs. On a sélectionné divers ensembles de données qui représentent différentes tâches pour garantir une évaluation complète. Parmi ceux-ci, on s'est concentré sur les tâches de reconnaissance d'objets et de comptage, ainsi que sur deux tâches multimodales plus complexes impliquant le raisonnement et la correction d'hallucinations.

#Ensembles de Données et Métriques

On a utilisé un total de dix ensembles de données, certains étant dédiés à des tâches visuelles comme CIFAR-10, SVHN et CLEVR. Chaque ensemble de données a été choisi pour sa pertinence par rapport aux tâches que l'on visait à évaluer. Pour l'évaluation, on a employé des métriques telles que la précision top-1 pour mesurer comment les modèles se sont comportés.

#Modèles Sélectionnés

Six MLLMs modernes, chacun avec des capacités uniques, ont été choisis pour les expériences. Notamment, on a inclus MiniGPT-4 et InstructBLIP, qui ont tous deux été utilisés pour entraîner des prompts visuels. L'efficacité de ces prompts a ensuite été évaluée sur d'autres modèles comme BLIP2, VPGTrans, BLIVA et VisualGLM.

#Principales Découvertes

Les expériences ont révélé plusieurs aperçus intéressants sur la performance de TVP :

1. TVP a démontré le potentiel des techniques de visual prompting à fonctionner efficacement dans des contextes multimodaux, au-delà des simples tâches de reconnaissance.
2. Les méthodes de visual prompting standard (VP) ont montré des bénéfices limités, conduisant souvent à des baisses de performance. En revanche, TVP a apporté des contributions plus importantes à l'amélioration des performances sur différents modèles.
3. Notamment, TVP s'est avéré améliorer les modèles entraînés avec différentes quantités de données, ce qui en fait une solution robuste pour des contextes opérationnels variés.

Dans l'ensemble, les résultats indiquent que l'utilisation de paramètres partagés pour les prompts visuels peut être une approche faisable pour améliorer le fonctionnement de plusieurs modèles simultanément.

#Ensembling de Modèles

Un autre aspect que l'on a exploré était le concept d'ensembling de modèles, qui combine les forces de plusieurs modèles pour obtenir de meilleurs résultats. En moyenne les pertes d'entraînement de divers modèles, on a cherché à améliorer la transférabilité des prompts visuels générés par l'ensemble.

Grâce à cette approche, on a constaté que les méthodes d'ensembling pouvaient encore améliorer les performances de TVP. En tirant parti des capacités combinées de différents modèles, on a observé de meilleurs résultats sur plusieurs tâches, renforçant le potentiel d'intégrer plusieurs sources de connaissances pour de meilleurs résultats.

#Analyses Détaillées

Après les expériences initiales, on a mené des analyses supplémentaires pour comprendre l'impact des stratégies utilisées dans TVP :

#Le Rôle de FCA et TSE

Lorsqu'elles sont appliquées séparément, FCA et TSE ont amélioré la performance globale. Cependant, lorsqu'elles sont utilisées ensemble, la combinaison maximise les bénéfices pour la transférabilité. Cela suggère que l'incorporation à la fois de connaissances agnostiques de la tâche et de caractéristiques spécifiques à la tâche est essentielle pour améliorer les prompts visuels.

#Largeur des Prompts

La largeur du prompt visuel définit combien de paramètres sont apprenables, ce qui peut influencer significativement la performance de TVP. En analysant les effets de la largeur des prompts, on a déterminé que des largeurs de prompts optimales d'environ 20 à 30 paramètres ont conduit aux meilleurs résultats.

#Échelle des Données et Généralisation

TVP s'est avéré efficace même avec des données limitées. À mesure que la quantité de données d'entraînement augmentait, la performance s'améliorait généralement, mais TVP maintenait toujours un avantage compétitif même avec seulement 1 % des données disponibles. De plus, on a examiné la généralisation à travers différents ensembles de données, confirmant que TVP pouvait efficacement adapter des prompts pour diverses tâches de reconnaissance visuelle.

#Tests de Robustesse

Pour évaluer la robustesse des prompts visuels générés par TVP, on les a testés dans des conditions de corruptions d'images courantes. Les résultats ont montré que bien que les méthodes traditionnelles de visual prompting entraînent souvent des baisses de performance, TVP maintenait son efficacité même face à des images corrompues.

#Conclusion

En résumé, le Transferable Visual Prompting offre une solution prometteuse pour adapter les Modèles de Langage Multimodaux à diverses tâches sans les coûts computationnels importants associés aux méthodes traditionnelles de fine-tuning. En utilisant des prompts visuels partagés et en incorporant à la fois la consistance des caractéristiques et la sémantique spécifique à la tâche, TVP améliore efficacement la performance de différents modèles.

À travers des expériences approfondies, TVP s'est prouvé être une méthode fiable pour améliorer la performance des modèles sur de nombreux ensembles de données et tâches. Les résultats de notre travail soulignent la valeur de développer des approches économes en ressources qui peuvent maximiser l'utilité des modèles existants tout en les adaptant à des défis spécifiques. Pour l'avenir, TVP pave la voie à une exploration plus poussée des méthodes d'adaptation efficaces pour les MLLMs, ouvrant la voie à des applications plus robustes dans des scénarios réels.