基于多模态知识图谱的多模态推理-MR-MKG（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

MR-MKG论文中提出了一种新的多模态推理方法，即利用多模态知识图（Multimodal Knowledge Graph, MMKG）进行多模态推理的方法。这种方法旨在通过从MMKG中学习，扩展大型语言模型（LLMs）的多模态知识。

1 三个模块

MR-MKG方法主要包含以下三个模块，分别处理不同的模态信息：

1. 文本编码(Language Encoder)：将问题文本进行嵌入得到表征，随后将其输入LLMs以提供指导和指令。

2. MMKG编码(KG Encoder)：使用关系图注意网络（Relation Graph Attention Network, RGAT）对检索到的MMKG子网络进行编码，生成能够捕捉复杂图结构的知识节点嵌入。

3. 视觉图片编码(CLIP):利用CLIP将实体相关的图片信息进行嵌入得到图片的嵌入向量表示。

2 三个步骤

通过上述三个模块获得相应模态的特征表示之后，在进行下面几个步骤：

1. 跨模态适配©：设计知识和视觉适配层，以跨越模态之间的差距，分别将知识节点嵌入和视觉图片嵌入映射到LLMs的文本嵌入中。

2. 跨模态对齐(Alignment loss)：引入新的跨模态对齐模块，通过MMKG内的匹配任务优化图像-文本对齐。

3. 指令微调训练(Generative loss)：在自定义的MMKG数据集上对MR-MKG进行微调训练，该数据集通过将每个VQA实例与相应的MMKG匹配构建，包含回答问题所需的基本知识。

3 结语

MR-MKG方法通过利用MMKG中的丰富知识（图像、文本和知识三元组），显著增强了LLMs的多模态推理能力，展示了其在多模态问答和类比推理任务上的有效性和优势。

论文题目：Multimodal Reasoning with Multimodal Knowledge Graph

论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.02030

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