苹果公司与瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）联手打造了一款前沿的全能视觉模型4M-21，该模型通过跨模态的大规模协同训练，实现了在21种不同模态下的优异表现。4M-21模型的推出，标志着从传统单模态优化模型向多模态综合处理能力的重大转变。
我们总结了论文的组要内容和研究的问题如下：
现有的多模态和多任务基础模型在处理多种输入和执行多种任务时的能力有限，本研究旨在开发一个单一的任意对任意模型，通过在多模态数据集和文本语料库上进行联合训练，解决多任务学习中存在的负迁移问题和性能下降问题。
- 模态特定的离散标记: 模型通过模态特定的离散标记，将图像、文本、语义和几何模态等多种输入转换为离散的标记序列。
- 联合训练: 在大型多模态数据集和文本语料库上进行联合训练，包括图像、文本、语义和几何模态、最新的特征图（如DINOv2和ImageBind）以及从专家模型生成的伪标签。
- 性能表现: 该模型能够在不牺牲性能的情况下处理至少三倍于现有模型的任务和模态。
- 新功能: 模型增加了更细粒度和可控的多模态生成能力，能够实现跨模态检索和生成任意模态的能力。
模态特定的离散标记方法在不同模态之间是如何实现一致性的？
- 模态特定标记器的使用:
- 不同模态（如图像、文本、几何数据等）使用不同的标记器进行离散化处理。
- 图像模态采用基于视觉Transformer（ViT）的VQ-VAE标记器，将输入图像转化为小网格的离散标记。
- 对于3D人体姿态或图像嵌入等模态，采用基于多层感知器（MLP）的离散VAE进行压缩，将其转化为一组离散标记。
- 文本模态以及可以映射为文本表示的其他模态（如边界框、颜色调色板、元数据）则使用WordPiece标记器进行编码。
- 统一的标记表示空间:
- 通过将不同模态转化为离散的标记序列，使得这些模态在同一个表示空间中进行统一表示。
- 标记序列的表示方式使得多模态数据可以通过标准的Transformer架构进行训练和处理。
- 多任务联合训练:
- 采用多模态掩码训练目标，将所有任务统一为每个标记的分类问题，通过交叉熵损失函数进行训练。
- 这种训练方法提高了训练的稳定性，使得参数可以完全共享，并且无需任务特定的头部、损失函数和损失平衡。
- 重建损失和量化损失的结合:
- 在图像模态中，使用空间离散VAE标记器结合扩散解码器，以获得视觉上更合理的重建结果。
- 对于非空间模态（如全局嵌入和参数化姿态），使用Bottleneck MLP离散VAE进行标记，并结合Memcodes量化。
通过这些方法，不同模态的数据在离散标记的过程中实现了一致性，确保模型在处理多种模态时能够保持性能和稳定性。
在模型训练过程中，如何解决多任务学习中的负迁移问题？
在模型训练过程中，解决多任务学习中的负迁移问题的方法如下：
- 模态特定的离散标记:
- 不同模态的数据（如图像、文本、几何数据等）使用各自特定的标记器进行离散化处理，使得每种模态的数据在统一的表示空间中进行表征。这种方式减少了模态之间的干扰。
- 多模态掩码训练目标:
- 采用多模态掩码训练目标，将所有任务统一为每个标记的分类问题，通过交叉熵损失函数进行训练。这种训练方法提高了训练的稳定性，使得参数可以完全共享，并且无需任务特定的头部、损失函数和损失平衡。
- 任务和模态之间的平衡策略:
- 在训练过程中，随机选择输入和目标模态的子集，并通过伪标签创建一个大型预训练数据集。通过这种方式，可以确保不同任务和模态之间的训练数据分布相对均衡，减少了某些任务或模态对模型的过度影响。
- 联合训练和数据集混合策略:
- 模型在大规模多模态数据集和文本语料库上进行联合训练，包括图像、文本、语义和几何模态、最新的特征图以及从专家模型生成的伪标签。训练过程中，使用Dirichlet采样参数确保多个模态和数据集上的稳定训练，避免某些模态或数据集对模型训练产生过大的影响。
- 跨模态特征的共享和转移学习:
- 模型通过跨模态特征共享和转移学习，提高了不同任务之间的协作能力。例如，图像模态的特征可以帮助文本生成任务，文本模态的特征可以辅助图像理解任务，从而提高整体性能，减少负迁移的发生。
- 正则化和数据增强:
- 使用正则化技术（如权重衰减）和数据增强方法（如随机遮挡、随机裁剪等），增强模型的泛化能力，减少因任务和模态不同而导致的过拟合和负迁移问题。
通过这些方法，模型在多任务学习过程中能够有效减少负迁移问题，确保不同任务和模态之间的性能协调和优化。
该模型在传递能力方面的潜力如何进一步挖掘？
要进一步挖掘模型在传递能力（Transfer Learning）方面的潜力，可以采取以下策略：
1. 多任务预训练
- 多样化数据集: 在更多样化和大规模的数据集上进行预训练，以覆盖更多的任务和模态，从而提高模型在新任务上的泛化能力。
- 联合训练: 在多个任务和模态上进行联合训练，使模型能够学习到更通用的特征表示，从而在面对新任务时表现更好。
2. 改进标记器
- 高保真度标记器: 采用更高保真度的标记器（如改进的VQ-VAE和更强大的文本标记器）来减少信息丢失，提高模型对细节的捕捉能力，从而在新任务上表现更优。
- 自适应标记器: 开发能够自适应不同模态和任务的标记器，以增强模型的通用性和适应性。
3. 模型架构改进
- 多层次特征共享: 设计多层次特征共享的模型架构，使不同层次的特征能够在不同任务之间共享，从而提高模型在新任务上的适应能力。
- 模块化设计: 采用模块化的模型设计，使得模型能够根据新任务的需求灵活调整和组合不同的模块，提高任务迁移的灵活性和效果。
4. 增强训练方法
- 半监督学习和自监督学习: 利用半监督学习和自监督学习的方法，使模型能够从未标注的数据中学习，从而提高其在新任务上的表现。
- 迁移学习策略: 在预训练模型的基础上，采用有效的迁移学习策略，如微调（Fine-tuning）和冻结部分层次（Layer Freezing）等，使模型能够更好地适应新任务。
5. 任务特定的优化
- 任务微调: 对模型进行任务特定的微调，使其在特定任务上的表现达到最优。
- 跨任务学习: 通过在相关任务之间进行跨任务学习，使模型能够借鉴相关任务的知识，提高在新任务上的表现。
6. 实验和评估
- 多任务实验: 通过在多种新任务上的实验和评估，不断验证和改进模型的迁移能力。
- 基准测试: 使用标准的基准测试集评估模型在不同任务上的表现，找出模型的优势和不足，进行针对性的改进。
通过这些策略，可以进一步挖掘和提升该模型在传递能力方面的潜力，使其在面对新任务时能够表现出色。
在部分对齐的数据集上联合训练的具体方法和效果如何？
在部分对齐的数据集上进行联合训练是一种挑战性的方法，但通过合理的策略可以显著提升模型的泛化能力和性能。具体方法和效果如下：
具体方法
1. 数据预处理和伪标签生成
- 数据预处理: 对不同来源的数据进行预处理，确保它们在格式和尺度上的一致性。例如，对图像进行标准化处理，对文本进行分词和标记化。
- 伪标签生成: 使用预训练的模型生成伪标签，使得未标注的数据也可以用于训练。伪标签生成可以通过现有的强大模型（如DINOv2、ImageBind等）来实现。
2. 统一表示和标记化
- 模态特定标记器: 使用模态特定的离散标记器将不同模态的数据转换为离散的标记序列，确保数据在统一的表示空间中进行处理。例如，图像使用VQ-VAE标记器，文本使用WordPiece标记器。
- 统一编码: 对所有数据使用统一的编码方式，使得模型能够处理不同模态的输入，并在同一架构下进行训练。
3. 联合训练策略
- 多任务学习: 将不同模态的数据混合在同一批次中进行训练，通过多任务学习策略使模型同时学习多个任务和模态的特征。
- 随机掩码训练: 在训练过程中，随机掩盖部分输入和目标标记，模型需要预测被掩盖的标记。这种方法有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。
- Dirichlet采样: 使用Dirichlet分布对不同数据集的样本进行采样，确保每个数据集在训练中的样本比例适当，避免某些数据集的样本过多或过少。
4. 损失函数和优化
- 统一损失函数: 使用统一的损失函数（如交叉熵损失）进行训练，确保所有任务和模态的损失在同一标准下进行优化。
- 损失平衡: 通过调整不同任务和模态的损失权重，平衡它们在训练过程中的贡献，避免某些任务或模态对模型训练的主导。
效果评估
1. 性能提升
- 多任务和多模态泛化: 联合训练使模型能够从更多样化的数据中学习，从而提升其在新任务和模态上的泛化能力。
- 性能对比: 与单任务或单模态训练相比，联合训练后的模型在多个任务上的表现往往更好，特别是在少量标注数据的任务上，伪标签生成和联合训练可以显著提高模型性能。
2. 训练效率
- 计算效率: 通过共享参数和联合训练，减少了对单独训练每个任务的需求，提高了计算效率和资源利用率。
- 训练稳定性: 联合训练可以增强模型的鲁棒性，使其在面对不同任务和模态时表现更加稳定。
3. 实验证据
- 定量评估: 通过在标准数据集上的定量评估（如准确率、召回率等），验证模型的性能提升。
- 定性分析: 通过可视化生成结果和任务输出，分析模型在多模态生成和预测任务上的表现。
具体效果
- 提升模型性能: 在COCO、ImageNet、ADE20K等多个基准数据集上的评估表明，联合训练的模型在多个任务上的性能均有显著提升。
- 多模态生成能力增强: 通过多模态联合训练，模型在生成任务上的表现更加逼真和一致，能够从一种模态生成其他模态的数据。
- 提高新任务的适应性: 模型在面对新的任务和模态时，能够更好地适应和泛化，展示出强大的传递能力和灵活性。
通过部分对齐的数据集进行联合训练，可以显著提升模型的多任务和多模态学习能力，增强其在新任务上的泛化性能和适应性。这种方法结合了数据预处理、模态特定标记、随机掩码训练、统一损失函数和损失平衡策略，是提升模型综合表现的重要手段。
总结
研究团队指出，4M-21模型的成功开发，不仅能够推动科技界在多模态人工智能领域的进一步探索，还预示着在未来，人们在使用智能设备和服务时，将享受到更加丰富和自然的交互体验。
苹果公司计划将4M技术框架开源，以便全球开发者和研究人员能够利用这一平台，进一步开发和优化多模态应用程序。
