多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。例如，视频和文本具有不同的采样率
最近，来自 Google DeepMind 的研究团队将多模态模型解耦成多个独立的、专门的自回归模型，根据各种模态的特征来处理输入。
具体来说，该研究提出了一个名为Mirasol3B的多模态模型。Mirasol3B由时间同步的音频和视频自回归组件以及用于上下文模态的自回归组件组成。这些模态不一定在时间上对齐，但是按照顺序排列
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.05698
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Mirasol3B 在多模态基准测试中达到了 SOTA 水平，优于规模更大的模型。通过学习更紧凑的表征，控制音频 – 视频特征表征的序列长度，并根据时间对应关系进行建模，Mirasol3B 能够有效满足多模态输入的高计算要求。
方法简介
Mirasol3B 是一个音频 – 视频 – 文本多模态模型，其中将自回归建模解耦成时间对齐模态（例如音频、视频）的自回归组件，以及针对非时间对齐的上下文模态（例如文本）的自回归组件。Mirasol3B 使用交叉注意力权重来协调这些组件的学习进程。这种解耦使得模型内部的参数分布更合理，也为模态（视频和音频）分配了足够的容量，并使得整体模型更加轻量。
根据图1所示，Mirasol3B由两个主要的学习组件组成：自回归组件和输入组合组件。其中，自回归组件旨在处理几乎同步的多模态输入，例如视频和音频，以便及时地进行输入组合
在重写内容时，需要将原始意思保持不变，并将语言改写为中文。研究提出将时间对齐的模态分割成时间段，在时间段中学习音频-视频联合表征。具体而言，该研究提出了一种名为「Combiner」的模态联合特征学习机制。「Combiner」将同一时间段内的模态特征进行融合，生成更紧凑的表征
「Combiner」从原始的模态输入中提取初级的时空表示，捕捉视频的动态特性，并结合与其共时的音频特征，模型可以在不同的速率接收多模态输入，在处理较长的视频时表现良好。
「Combiner」有效地满足了模态表征既要高效又要信息量丰富的需求。它可以充分涵盖视频与其他同时发生的模态中的事件和活动，并能够用于后续的自回归模型，学习长期依赖关系。
为了处理视频和音频信号，并适应更长的视频 / 音频输入，它们被分割成（在时间上大致同步）的小块，再通过「Combiner」学习联合视听表示。第二个组件处理上下文，或时间上未对齐的信号，如全局文本信息，这些信息通常仍然是连续的。它也是自回归的，并使用组合的潜在空间作为交叉注意力输入。
学习组件包含视频和音频，其参数为3B；而没有音频的组件则为2.9B。其中，大多数参数用于音视频自回归模型。Mirasol3B通常处理128帧的视频，也可以处理更长的视频，例如512帧
由于设计了分区和「Combiner」的模型架构，增加更多帧，或增加块的大小、数目等，只会使参数略有增加，解决了更长视频需要更多参数、更大的内存的问题。
实验及结果
该研究在标准 VideoQA 基准、长视频 VideoQA 基准和音频 + 视频基准上对 Mirasol3B 进行了测试评估。
在 VideoQA 数据集 MSRVTTQA 上的测试结果如下表 1 所示，Mirasol3B 超越了目前的 SOTA 模型，以及规模更大的模型，如 PaLI-X、Flamingo。
在长视频问答方面，该研究在 ActivityNet-QA、NExTQA 数据集上对 Mirasol3B 进行了测试评估，结果如下表 2 所示：
在最后，该研究选择了KineticsSound、VGG-Sound和Epic-Sound进行音频-视频基准测试，并采用开放式生成评估。实验结果如下表3所示：
感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。
以上就是规模小、效率高：DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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