Mirasol3B: A Multimodal Autoregressive model for time-aligned and contextual modalities

本文是LLM系列文章，针对《Mirasol3B: A Multimodal Autoregressive model for time-aligned and contextual modalities》的翻译。

摘要

多模态学习的主要挑战之一是需要结合异构模态（例如，视频、音频、文本）。例如，视频和音频以比文本高得多的速率获得，并且在时间上大致对齐。它们通常与文本不同步，文本作为全局上下文出现，例如标题或描述。此外，视频和音频输入的量要大得多，并且随着视频长度的增加而增长，这自然需要更多的计算专门用于这些模态，并使长程依赖关系的建模变得更加困难。
在这里，我们将多模态建模解耦，将其划分为单独的、集中的自回归模型，根据模态的特征处理输入。我们提出了一种称为Mirasol3B的多模式模型，该模型由时间同步模态（音频和视频）的自回归分量和上下文模态的自回归组件组成，上下文模态不一定在时间上对齐，但仍然是连续的。为了解决视频-音频输入的长序列问题，我们建议将视频和音频序列进一步划分为连续的片段，并自回归处理它们的表示。为此，我们提出了一种组合器机制，该机制在一个时间框架内对音频-视频信息进行联合建模。组合器学习从原始时空信号中提取音频和视频特征，然后学习融合这些特征，为每个片段生成紧凑但富有表现力的表示。
我们的方法在建立良好的多模式基准上达到了最先进的水平，优于更大的模型。它通过学习紧凑表示、控制音频-视频特征表示的序列长度以及及时建模其相关性，有效地解决了媒体输入的高计算需求。

1 引言

2 相关工作

3 方法

4 实验

5 结论

我们提出了一个多模态自回归模型，该模型将自回归建模解耦为一个组件，专门用于时间