最近的一系列研究表明，純解碼器生成模型可以通過訓(xùn)練利用下一個 token 預(yù)測生成有用的表征，從而成功地生成多種模態(tài)（如音頻、圖像或狀態(tài) - 動作序列）的新序列，從文本、蛋白質(zhì)、音頻到圖像，甚至是狀態(tài)序列。

能夠同時生成多種模態(tài)輸出的多模態(tài)模型一般是通過某種形式的詞匯擴展（將多模態(tài)表征轉(zhuǎn)換為離散 token 并添加到模型的基本詞匯表中）來實現(xiàn)的，即在預(yù)訓(xùn)練階段或在后期微調(diào)階段進行跨模態(tài)對齊。

多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練方法具有很強的性能優(yōu)勢（例如，一個模型可以原生理解多種模態(tài)），但也有缺點。例如，無法解決如何在預(yù)訓(xùn)練后添加新模態(tài)的問題，也缺乏靈活性，因為添加另一種模態(tài)需要從頭開始訓(xùn)練一個新的模型，并進行超參數(shù)搜索，以獲得模態(tài)之間的最佳訓(xùn)練數(shù)據(jù)混合比。因此，這種解決方案不適合小眾模態(tài)，特別是 IMU、蛋白質(zhì)序列等。

或者，將詞匯擴展到另一種模態(tài)可以在一個從未見過該模態(tài)的模型上進行預(yù)訓(xùn)練后進行。只在文本模態(tài)下訓(xùn)練的解碼器模型可以在上下文中遵循指令并從樣本中學習，通常是通過微調(diào)將另一種模態(tài)（如音頻或圖像功能）嫁接到現(xiàn)有的強大文本骨干上，以利用文本模態(tài)的可表達性和人類用戶的可控性。這樣做的缺點是骨干網(wǎng)絡(luò)的文本到文本功能會被破壞，由此產(chǎn)生的模型只能執(zhí)行其經(jīng)過微調(diào)的跨模態(tài)任務(wù)。

總體來說，無論是預(yù)訓(xùn)練還是微調(diào)，都需要大量對齊的跨模態(tài)數(shù)據(jù)，因此這兩種方法都不適用于沒有足夠數(shù)量以對齊多模態(tài)數(shù)據(jù)的模態(tài)。

Google DeepMind 近期提出了模塊化設(shè)計的新型架構(gòu) Zipper，它由多個單模態(tài)預(yù)訓(xùn)練解碼器模型組成。利用豐富的無監(jiān)督單模態(tài)數(shù)據(jù)，Zipper 可以在單一模態(tài)中預(yù)訓(xùn)練強大的純解碼器模型，然后利用交叉注意力將多個這樣的預(yù)訓(xùn)練解碼器「壓縮」在一起，并利用有限的跨模態(tài)數(shù)據(jù)進行微調(diào)，實現(xiàn)多模態(tài)生成能力。預(yù)訓(xùn)練的純解碼器模型可以在新的多模態(tài)組合中靈活地重復(fù)使用和再利用。

• 論文標題：Zipper: A Multi-Tower Decoder Architecture for Fusing Modalities
• 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2405.18669

這是第一項研究靈活組合模態(tài)的工作，通過組合單獨預(yù)訓(xùn)練的單模態(tài)解碼器來實現(xiàn)多模態(tài)生成能力。

雖然 Zipper 架構(gòu)可在多種模態(tài)和兩種以上模態(tài)的骨干上通用，但這項工作的重點放在了僅融合兩種骨干（語音和文本）的實驗設(shè)置上。論文展示了 Zipper 在同時跨模態(tài)生成文本（自動語音識別（ASR）任務(wù)）和語音（文本到語音任務(wù)（TTS））方面的強大能力。

僅使用部分文本 - 語音對齊數(shù)據(jù)（低至原始數(shù)據(jù)的 1%）進行的實驗表明，首先在無標記數(shù)據(jù)上對骨干進行單模態(tài)預(yù)訓(xùn)練，與使用詞匯擴展方法進行微調(diào)相比，Zipper 可以依賴更少的對齊數(shù)據(jù)，這為使用解碼器 - 解碼器架構(gòu)融合模態(tài)提供了可能性，對于成對數(shù)據(jù)量有限的生成任務(wù)非常有用。

接下來，讓我們看看論文細節(jié)。

模型

Zipper 架構(gòu)由兩個自回歸解碼器 tower（或主干）組成，它們通過門控交叉注意力層「壓縮」在一起。每個骨干使用下一個 token 預(yù)測功能分別對單個模態(tài)進行訓(xùn)練。

圖 1 顯示了 Zipper 架構(gòu)的概覽。與 CALM 類似，在解碼器骨干之間的每 i 層都插入了交叉注意力層。在這些有規(guī)律交錯的層中，一種模態(tài)的表征被交叉注意力到另一種模態(tài)中。這與 Flamingo [4] 編碼器 - 解碼器設(shè)置不同，后者只在一個 tower（編碼器）的最后一層定期交叉注意力到另一個 tower（解碼器）的各層。

在交叉注意力過程中，投影層被插入模態(tài)之間。從功能上講，這可以均衡骨干之間的嵌入維度大小差異。從語義上講，它還能實現(xiàn)從一種模態(tài)到另一種模態(tài)的表征轉(zhuǎn)換，尤其是當一個或兩個骨干被凍結(jié)時。此外，在每個骨干網(wǎng)的輸入嵌入之后，還直接加入了一個非線性輸入投影層，以便更好地調(diào)整輸入的單模態(tài)表征，用于多模態(tài)任務(wù)。

在第一個 Transformer 塊之前（嵌入層之后），插入兩個可學習的多層感知器（MLP）投影，然后對每個骨干進行 ReLU 轉(zhuǎn)換：

這樣做是為了讓單模態(tài)表征更好地適應(yīng)多模態(tài)設(shè)置。

讓 i_A 和 i_B 分別代表 A 層交叉到 B 層和 B 層交叉到 A 層的間隔。將 k 層單模解碼器 A 的隱藏表征法稱為 

，其中 d_A 是 transformer A 的隱藏維度；同樣，將 l 層單模解碼器 B 的隱藏表征法稱為 

，其中 d_B 是 transformer B 的相應(yīng)隱藏維度。設(shè) fcross (Q, K, V ) 是來自 [4] 的門控交叉注意力層，其后是前饋層，Q、K、V 分別是查詢、鍵和值。讓 

和 

分別代表 tower A 和 tower B 的線性前饋投影和全連接投影。

解碼器 A 中第 k 層的新表征。

具體如下：

同樣，解碼器 B 第 l 層的新表征為：

最后，每個 tower 以一個 softmax 層（與同 tower 嵌入層共享）結(jié)束，以便利用下一個 token 預(yù)測任務(wù)將隱藏表征投射到（特定模態(tài) /tower）token 詞匯的概率分布中。

研究者將交叉注意力機制用于交錯序列的自動回歸訓(xùn)練，具體做法是只交叉關(guān)注原始線性序列中當前位置之前的另一種模態(tài)的數(shù)據(jù)。

在解碼過程中，輸出模態(tài)的序列是指定的（例如，[語音]、[文本]、[文本、語音]）。模型以序列中的第一種模態(tài)生成輸出，直到遇到特殊的句末 token，這時才會切換到序列中的下一種模態(tài)。該過程一直持續(xù)到序列中的所有模態(tài)都被解碼為止。雖然可以擴展模型自動選擇輸出生成的模態(tài)，但這一設(shè)置的通用化還需要后續(xù)的工作。

實驗

雖然 Zipper 可以擴展到任意數(shù)量的模態(tài)，研究者率先評估了語音到文本生成和文本到語音（TTS）生成的自動語音識別（ASR）。

值得注意的是，雖然對 TTS 系統(tǒng)（合成語音）的標準評估依賴于人類反饋（平均意見分數(shù)），可以捕捉到語音的許多整體方面（如文本保真度和聲音質(zhì)量等），但這里的 TTS 評估只希望捕捉到架構(gòu)選擇對語義 token 建模和預(yù)測能力的影響。

表 1 列出了 ASR 任務(wù)的測試結(jié)果：

將 Zipper 與擴展詞匯量的單解碼器基線進行比較時，可以發(fā)現(xiàn) Zipper 在 test-clean 子集上的性能略好，而在噪音較高的語音 test-other 子集上的性能則略有下降，總體性能相當接近。

表 2 列出了在 LibriTTS 數(shù)據(jù)集的 test-clean 分割上進行 TTS 任務(wù)的結(jié)果。

可以看出，Zipper 模型明顯優(yōu)于單解碼器模型，Zipper S/128M unfrozen model 模型提高了 13 個 WER 點（相對誤差減少 40%），Zipper L/1B unfrozen model 模型提高了 12 個 WER 點（相對誤差減少 38%）。

研究者還觀察到，與使用凍結(jié)骨干網(wǎng)絡(luò)相比，在訓(xùn)練過程中解凍語音骨干網(wǎng)絡(luò)可持續(xù)改善所有尺寸 Zipper 模型的性能，這驗證了直覺 —— 微調(diào)語音骨干網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)比僅依賴交叉注意力產(chǎn)生的模態(tài)對齊效果更好。

更多研究細節(jié)，可參考原論文。

本文轉(zhuǎn)自 機器之心 ，作者：機器之心

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