Обучение моделей на данных с разных модальностей без явного сопоставления

Обучение моделей на данных с разных модальностей без явного сопоставления

Традиционные подходы к мультимодальному машинному обучению, такие как обучение с учителем на выровненных парах «изображение-текст» или «видео-аудио», требуют больших объемов размеченных, сопоставленных данных. Сбор и аннотирование таких данных дорогостоящи, масштабируются плохо, а для многих комбинаций модальностей (например, медицинские снимки и геномные данные) часто невозможны. Обучение без явного сопоставления решает эту проблему, позволяя моделям обучаться на разрозненных, несопоставленных наборах данных из разных источников. Ключевая идея заключается в том, чтобы извлекать общие, инвариантные представления или согласовывать семантические пространства каждой модальности без использования попарных примеров во время обучения.

Фундаментальные принципы и задачи

Основная гипотеза методов обучения без сопоставления состоит в существовании общего скрытого семантического пространства, которое отражает абстрактные понятия, присущие данным всех модальностей. Например, концепции «собака», «бег», «радость» могут быть выражены через изображение, текст, звук или видео. Задача модели — самостоятельно, без явных подсказок в виде пар, научиться проецировать данные из каждой модальности в точки этого общего пространства, где семантически схожие элементы будут близки, независимо от их исходной формы.

Основные задачи в этой области включают:

• Перекрестная модальная ретриваль (поиск): Поиск релевантных образцов одной модальности (например, изображений) по запросу из другой модальности (например, текстовому описанию) и наоборот.
• Перекрестная модальная генерация: Генерация контента в одной модальности (например, текст) на основе входных данных из другой модальности (например, изображение).
• Передача знаний: Использование знаний, извлеченных из богатой модальности (например, текст из интернета), для улучшения моделей в модальности с недостатком данных (например, медицинские изображения).
• Универсальные представления: Создание единых эмбеддингов, пригодных для разнородных downstream-задач.

Ключевые архитектурные подходы и методы

1. Обучение на основе контрастивных и сравнительных потерь

Это наиболее распространенный подход. Модель состоит из отдельных энкодеров для каждой модальности, которые проецируют данные в общее пространство эмбеддингов. Обучение строится на предположении, что эмбеддинги семантически связанных, но несопоставленных элементов из разных наборов данных должны быть ближе, чем эмбеддинги несвязанных элементов. Для этого используются функции потерь, такие как InfoNCE. Критически важным является создание «позитивных» и «негативных» пар на лету, часто через аугментацию данных внутри одной модальности или с использованием псевдо-меток, полученных слабым учителем.

2. Обучение с помощью псевдо-меток и слабого супервизора

Для создания слабых сигналов сопоставления используются внешние источники знаний. Например, тексты и изображения, скачанные с одной веб-страницы, могут считаться слабо связанными. Модели, такие как CLIP, используют этот принцип, обучаясь на сотнях миллионов пар «изображение-текст», собранных из интернета. В строго несопоставленных сценариях псевдо-методы могут создаваться с помощью кластеризации представлений, полученных от предобученных моделей внутри каждой модальности, с последующим использованием меток кластеров для согласования.

3. Генеративные и адверсариальные методы

Эти методы используют генеративные состязательные сети (GAN) или автоэнкодеры. Например, можно обучить модель переводить данные из одной модальности в другую (цикл-согласованность) без использования парных примеров. Другой подход — использование общности дискриминатора, который пытается определить, из какого домена (модальности) пришел эмбеддинг, в то время как энкодеры стараются обмануть его, создавая модально-инвариантные представления.

4. Использование знаний из больших языковых моделей (LLM)

Современные LLM служат мощными семантическими якорями. Текстовые описания или атрибуты, сгенерированные или связанные с данными других модальностей (например, через автоматическое аннотирование изображений предобученной моделью), используются для проецирования всех данных в семантическое пространство, заданное LLM. Это позволяет согласовывать разнородные данные через их текстовые описания, даже если исходные данные не были парными.

Сравнительная таблица подходов

Метод	Основной принцип	Преимущества	Недостатки	Примеры архитектур/моделей
Контрастивное обучение	Сближение эмбеддингов семантически близких элементов и отдаление несвязанных.	Эффективно для задач поиска, создает хорошо структурированные пространства.	Чувствительность к подбору негативных примеров, высокие вычислительные затраты.	CLIP, ALIGN (в их предобучении), CMC
Генеративные методы (CycleGAN)	Использование цикл-согласованности для перевода между модальностями без пар.	Позволяет явную кросс-модальную генерацию.	Сложность обучения, риск коллапса мод, неявное выравнивание семантики.	CycleGAN, MUNIT, XGAN
Адверсариальное выравнивание доменов	Применение дискриминатора для стирания информации о модальности в эмбеддингах.	Создает инвариантные представления.	Нестабильность обучения GAN, не гарантирует семантического выравнивания.	DANN, ADGAN
Якорение на LLM	Проецирование всех данных в семантическое пространство языковой модели через текстовые описания.	Использует богатые знания LLM, не требует парных данных.	Зависит от качества автоматического аннотирования, потенциальная потеря информации.	ImageBind, модельные подходы с использованием GPT

Практические аспекты и вызовы

Реализация обучения без сопоставления сопряжена с рядом технических сложностей. Во-первых, это проблема оценки качества. Поскольку отсутствуют парные данные для валидации и тестирования, необходимы косвенные метрики: качество на downstream-задачах, интуитивная визуализация пространства эмбеддингов или создание небольшого ручного тестового набора. Во-вторых, существует проблема дисбаланса модальностей: одна модальность (например, текст) может быть представлена гораздо большим и разнообразным набором данных, чем другая (например, 3D-модели). Это может привести к доминированию представлений одной модальности. Для решения используются методы взвешивания потерь или адаптивной балансировки.

Третья проблема — семантический разрыв. Модель может найти статистические корреляции, не отражающие истинную семантику. Например, она может связать все изображения с синим оттенком с текстами, содержащими слово «вода», что не всегда верно. Борьба с этим требует более сложных архитектур, учитывающих иерархию понятий, и использования внешних баз знаний для ограничения пространства решений.

Области применения

• Медицина и биоинформатика: Интеграция данных медицинской визуализации (рентген, МРТ), текстовых отчетов, геномных данных и сигналов wearables-устройств для комплексной диагностики без необходимости точно сопоставлять каждый снимок с историей болезни конкретного пациента.
• Автономные системы: Согласование данных лидара, камер, радаров и картографических данных для создания более надежных представлений об окружающей среде.
• Робототехника: Обучение роботов выполнять задачи, описанные на естественном языке, на основе демонстраций, которые не были дословно аннотированы.
• Мультимедийный поиск: Построение поисковых систем, способных находить контент across модальностей в больших несопоставленных архивах.
• Дополнение данных: Использование данных из легкодоступной модальности (текст из интернета) для улучшения моделей в модальности с дефицитом данных (спектрограммы редких звуков).

Будущие направления и заключение

Развитие обучения без явного сопоставления движется в сторону увеличения количества модальностей (например, ImageBind от Meta работает с 6 модальностями), повышения эффективности обучения и создания более теоретически обоснованных методов. Ключевыми направлениями являются: разработка самоуправляемых задач (self-supervised objectives), лучше отражающих семантику; создание моделей, способных динамически подключать новые модальности без полного переобучения; и улучшение интерпретируемости общих представлений.

В заключение, обучение на данных с разных модальностей без явного сопоставления представляет собой прорывной подход, снимающий одно из главных ограничений мультимодального ИИ — зависимость от размеченных пар. Он открывает путь к использованию гигантских объемов разрозненных данных, накопленных человечеством, для создания более универсальных, robust и интеллектуальных систем, способных понимать и связывать концепции так, как это делает человек — интуитивно и на основе накопленного разностороннего опыта.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

В чем принципиальная разница между обучением с сопоставлением и без него?

При обучении с сопоставлением модель на каждом шаге видит четко связанную пару данных (например, одно изображение и его точное текстовое описание). Функция потерь напрямую минимизирует расстояние между их представлениями. При обучении без сопоставления модель видит только два больших, не связанных между собой набора: мешок изображений и мешок текстов. Она обучается косвенно, через контрастивные задачи, генеративные цели или слабые сигналы, чтобы выучить общее пространство, где семантика согласована.

Можно ли достичь такого же качества, как при обучении на парных данных?

На узких задачах с качественными парными данными обучение с супервизией часто показывает лучшие результаты. Однако обучение без сопоставления позволяет задействовать на порядки большие объемы данных, что в итоге может привести к получению более обобщенных и универсальных моделей. На многих практических задачах, особенно где пары получить сложно, подход без сопоставления является единственно жизнеспособным и дает state-of-the-art результаты.

Как именно создаются негативные примеры в контрастивтивных методах без пар?

В пределах одного батча все элементы из других модальностей, кроме текущего, обычно рассматриваются как негативные. Более сложные методы используют in-batch mining (например, hardest negatives) или создают «синтетические» негативные примеры через аугментацию. Также используются memory banks, хранящие эмбеддинги из предыдущих батчей, для увеличения пула негативов.

Что такое «слабый супервизор» и как его получают?

Слабый супервизор — это неточный, но полезный сигнал о связи между данными разных модальностей. Его источники: совместное появление на одной веб-странице, общие метаданные (геотег, дата, автор), принадлежность к одной категории в разных базах, результаты работы другой предобученной модели (например, автоматическая captioning модель создала описание для изображения). Этот сигнал шумный, но в большом масштабе позволяет выучить устойчивые корреляции.

Какие основные метрики используются для оценки таких моделей?

Для кросс-модального поиска стандартными являются метрики Recall@K (процент запросов, где релевантный результат найден среди первых K) и Median Rank. Для оценки качества представлений используют линейное зондирование (linear probing) — обучение простого линейного классификатора поверх замороженных эмбеддингов на задаче с размеченными данными. Также применяются метрики из domain adaptation, такие как расстояние между распределениями эмбеддингов разных модальностей.

Применим ли этот подход к более чем двум модальностям?

Да, это одно из ключевых преимуществ. Современные архитектуры, такие как ImageBind, демонстрируют, что можно одновременно согласовывать эмбеддинги для шести и более модальностей (изображение, текст, аудио, глубина, тепловизор, данные IMU). При этом не требуется, чтобы каждый объект был представлен во всех модальностях. Достаточно попарного (или группового) обучения на несопоставленных наборах, и модель строит единое политопное семантическое пространство.