End-to-end training of Multimodal Model and ranking Model

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Deng X., Xu L., Li X., Yu J., Xue E., Wang Z., Zhang D., Liu Z., Song Y., Zhou G., Mou N. and Jiang S. End-to-end training of multimodal model and ranking model. 2024.

概

本文提出了一个 End-to-End 的多模态模型 (虽然实际上模态 encoder 依旧是不训练的), 利用 Fusion Q-former 进行特征融合.

主要内容

• 由于我只对 Fusion Q-former 感兴趣, 这里只是简单介绍下它的流程:

  1. 对每个 item, 通过 Vision/Text Encoder 得到对应的模态 embeddings:

     \[\bm{v}_A = \{v_1(A), \ldots, v_M(A)\}, \\ \bm{t}_A = \{t_1(A), \ldots, t_K(A)\}. \]

     注意, 这里假设每个 item 有 M 个图片和 K 个文本描述.

  2. 通过 FQ-Former 进行特征融合:

     \[c_{A} = f_{\text{FQ-Former}} (\bm{q}, \bm{v}_A, \bm{t}_A) = \text{TRM}(\text{concat}([\bm{q}, \bm{v}_A, \bm{t}_A]))[:Q], \\ \bm{q} = \{q_1, \ldots, q_Q\}, \]

     其中 \(q_i\) 表示某个 query, 所以每个 item 最后只有固定长度的特征 (即使图片和文本数量不一致).

  3. 整个序列的 item 通过上述方式得到 embeddings 后, 通过 attentive pooling 得到 content features.

  4. content features 结合其它 features 可以用于后续的 raning.

  5. 此外, 训练的时候, 要求 ID features 和 content features 对齐 (类似 CLIP).