四、 多模态 Agent 的架构与技术

• 多模态 Agent 的架构模式： 介绍构建多模态 Agent 的不同思路。

• 多模态 Agent 的关键技术： 介绍多模态融合、跨模态生成、多模态推理等关键技术。

4.1 多模态 Agent 的架构模式

4.1.1 基于 Transformer 的架构

1. 模态编码： 将不同模态的信息（例如，图像、文本、音频）转换为统一的 token 序列。
• 图像： 可以将图像分割成多个 patch，然后使用 CNN 或 ViT (Vision Transformer) 将每个 patch 编码为一个 token。
• 文本： 可以使用 WordPiece、Byte Pair Encoding (BPE) 等方法将文本分词，并将每个词编码为一个 token。
• 音频： 可以将音频信号转换为频谱图，然后使用 CNN 或 Transformer 将频谱图编码为 token 序列。

2. Token 序列输入： 将不同模态的 token 序列拼接在一起，或者分别输入到不同的 Transformer 编码器中。

3. Transformer 处理： 使用 Transformer 模型对 token 序列进行处理。 Transformer 的自注意力机制可以学习不同模态信息之间的关系。

4. 任务特定输出： 根据不同的任务需求，可以使用 Transformer 的编码器、解码器或编码器-解码器结构，并添加相应的输出层 (例如，分类层、回归层、生成层)。

• 强大的序列建模能力： Transformer 模型擅长处理序列数据，能够捕捉序列中的长距离依赖关系。

• 自注意力机制： Transformer 的自注意力机制使其能够关注输入序列中的重要部分，并学习不同部分之间的关系。

• 并行计算： Transformer 模型可以并行处理序列中的所有 token，提高了计算效率。

• 易于扩展： Transformer 模型易于扩展到多模态场景，可以通过添加不同的模态编码器来处理不同的模态信息。

• 单流 (Single-stream) Transformer： 将不同模态的信息拼接在一起，输入到同一个 Transformer 模型中。 这种架构的优点是简单、易于实现，但可能难以处理不同模态信息之间的异构性。
• 模型示例：
• VisualBERT [1]: 将图像区域特征和文本 token 一起输入到 BERT 模型中，用于视觉问答、图像描述等任务。
• ViLBERT [2]: 使用两个并行的 BERT 模型分别处理图像和文本，并通过 co-attention 机制进行交互。
• LXMERT [3]: 使用三个编码器分别处理图像区域、物体和文本，并通过 cross-modality attention 进行交互。
• Flamingo [4]: VLM， 可以接受图像/视频和文本的混合输入, 进行少样本学习。
• BEiT-3 [5]: 将图像视为一种外语, 进行多模态预训练。

• 双流 (Two-stream) Transformer： 为每种模态使用一个独立的 Transformer 编码器，然后将编码后的表示融合起来。 这种架构的优点是能够更好地处理不同模态信息之间的异构性，但需要设计有效的融合机制。

• 多流 (Multi-stream) Transformer： 为每种模态使用一个独立的 Transformer 编码器，并在多个层级上进行融合。 这种架构的优点是能够更灵活地处理不同模态信息之间的关系，但设计和实现较为复杂。

4.1.2 编码器-解码器 (Encoder-Decoder) 架构

• 编码器 (Encoder)： 将多模态输入（例如，图像、文本）编码为统一的表示（例如，向量或向量序列）。 编码器可以针对不同的模态使用不同的网络结构，例如，图像可以使用 CNN 或 ViT，文本可以使用 RNN 或 Transformer。

• 解码器 (Decoder)： 根据编码器的输出，生成目标模态的输出（例如，文本、图像）。 解码器通常使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer。

• 适用于跨模态生成任务，例如文本生成图像、图像生成文本等。

• 可以将不同模态的信息映射到同一个语义空间，便于进行跨模态推理。

• 基于 RNN 的编码器-解码器： 使用 RNN 作为编码器和解码器。

• 基于 Transformer 的编码器-解码器： 使用 Transformer 作为编码器和解码器。

• 注意力机制 (Attention Mechanism)： 使解码器能够关注编码器输出中的重要部分，提高生成质量。

• BLIP-2： 这个模型使用一个预训练的图像编码器和一个预训练的 LLM，通过一个 Q-Former 模块将它们连接起来，可以用于图像描述、视觉问答等任务。

• DALL-E 2, Stable Diffusion： 这些模型使用编码器-解码器架构，根据文本描述生成图像。

4.1.3 模块化架构

• 将 Agent 的功能分解为多个模块，例如：
• 图像编码器模块
• 文本编码器模块
• 音频编码器模块
• 多模态融合模块
• 推理模块
• 生成模块
• 规划模块
• 行动模块

• 每个模块可以独立开发和优化。

• 模块之间通过定义明确的接口进行通信。

• 易于开发和维护： 模块化设计使 Agent 的开发和维护更加容易。

• 可复用性高： 模块可以在不同的 Agent 中重复使用。

• 可扩展性强： 可以方便地添加新的模块或替换现有模块。

• 灵活性高： 可以根据任务需求灵活地组合不同的模块。

• Deep Research (推测)： Deep Research 可能将网页浏览、信息抽取、数据分析、报告生成等功能分解为不同的模块。

• 基于 LangChain 的多模态 Agent： LangChain 提供了许多模块，可以用于构建多模态 Agent，例如 LLM 模块、VLM 模块、工具模块、记忆模块等。

4.1.4 其他架构

• 基于图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 的架构： 将多模态信息表示为图结构，并使用 GNN 进行处理。 这种架构适用于处理具有复杂关系的多模态数据。

• 基于强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 的架构： 使用 RL 来训练 Agent 的多模态交互能力。 这种架构适用于 Agent 需要与环境进行交互的场景。

4.1.5 架构对比与分析

• 根据任务特点选择：
• 如果任务需要处理长序列或捕捉长距离依赖关系，可以选择基于 Transformer 的架构。
• 如果任务是跨模态生成任务，可以选择编码器-解码器架构。
• 如果任务需要灵活组合不同的功能，可以选择模块化架构。

• 根据数据情况选择：
• 如果数据量较小，可以选择模型结构较简单的架构，以避免过拟合。
• 如果数据量较大，可以选择模型结构较复杂的架构，以充分利用数据中的信息。

• 根据计算资源选择：
• 基于 Transformer 的架构和编码器-解码器架构通常需要较多的计算资源。
• 模块化架构的计算成本取决于具体的模块实现。

4.2 多模态 Agent 的关键技术

• 多模态融合 (Multimodal Fusion)： 如何将来自不同模态的信息融合起来。

• 跨模态生成 (Cross-modal Generation)： 如何根据一种模态的信息生成另一种模态的信息。

• 多模态推理 (Multimodal Reasoning)： 如何利用多模态信息进行推理和决策。

4.2.1 多模态融合 (Multimodal Fusion)

早期融合 (Early Fusion)

• 原理：
• 首先，对每种模态的信息进行特征提取，得到相应的特征向量。
• 然后，将不同模态的特征向量进行融合，得到一个统一的特征向量。
• 最后，使用融合后的特征向量进行后续的处理，例如分类、回归、生成等。

• 方法：
• 拼接 (Concatenation)： 将不同模态的特征向量直接拼接起来。 这是最简单、最常用的早期融合方法。
• 逐元素相加 (Element-wise Sum)： 将不同模态的特征向量逐元素相加。
• 逐元素相乘 (Element-wise Product)： 将不同模态的特征向量逐元素相乘。
• 张量融合 (Tensor Fusion)： 将不同模态的特征向量进行张量积运算，得到一个更高维的张量，然后对该张量进行降维，得到融合后的特征向量。
• 其他方法： 例如，使用卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 来融合不同模态的特征。

• 优点：
• 能够捕捉不同模态信息之间的早期交互，例如，图像中的某个区域可能与文本中的某个词语密切相关。
• 实现简单，计算成本较低。

• 缺点：
• 可能导致维度灾难，特别是当不同模态的特征维度差异较大时。
• 对不同模态信息的同步性要求较高，如果不同模态的信息在时间上不对齐，可能会影响融合效果。
• 可能难以处理不同模态信息之间的异构性。

• 模型示例：
• 早期的多模态学习模型通常采用早期融合方法。

晚期融合 (Late Fusion)

• 原理：
• 首先，对每种模态的信息进行独立的处理，得到各自的预测结果。
• 然后，将不同模态的预测结果进行融合，得到最终的预测结果。

• 方法：
• 投票 (Voting)： 每个模态独立进行预测，然后根据预测结果进行投票，选择票数最多的结果作为最终结果。
• 平均 (Averaging)： 每个模态独立进行预测，然后对预测结果进行平均，得到最终结果。
• 加权平均 (Weighted Averaging)： 每个模态独立进行预测，然后根据不同模态的重要性进行加权平均，得到最终结果。
• 堆叠 (Stacking)： 将不同模态的预测结果作为输入，训练一个元模型（例如，逻辑回归、支持向量机）进行最终预测。

• 优点：
• 对不同模态信息的同步性要求较低，即使不同模态的信息在时间上不对齐，也可以进行融合。
• 可以利用不同模态的互补信息，提高预测的准确性。
• 实现相对简单。

• 缺点：
• 忽略了不同模态信息之间的早期交互，可能导致信息损失。
• 可能难以处理不同模态信息之间的复杂关系。

• 模型示例：
• 一些基于集成学习的多模态模型。

中间融合 (Intermediate Fusion)

• 原理：
• 首先，对每种模态的信息进行特征提取，得到相应的特征向量。
• 然后，在神经网络的某个中间层将不同模态的特征向量进行融合。
• 最后，使用融合后的特征向量进行后续的处理。

• 方法：
• 多层融合： 在神经网络的不同层级上进行融合，例如，在卷积神经网络的不同卷积层上进行融合。
• 注意力机制： 使用注意力机制来选择性地融合不同模态的信息，使模型能够关注不同模态信息中的重要部分。
• 跨模态 Transformer： 使用 Transformer 模型来处理多模态信息，并在 Transformer 的不同层级上进行融合。

• 优点：
• 结合了早期融合和晚期融合的优点，既能够捕捉不同模态信息之间的早期交互，又能够利用不同模态的互补信息。
• 可以灵活地选择融合的层级和方式。

• 缺点：
• 设计和实现较为复杂，需要仔细调整网络结构和超参数。

• 模型示例：
• 许多基于深度学习的多模态模型都采用了中间融合的思想。

注意力机制 (Attention Mechanism)

• 原理：
• 注意力机制的核心思想是计算一个权重向量，该向量表示不同模态信息中每个部分的重要性。
• 然后，根据权重向量对不同模态信息进行加权求和，得到融合后的表示。

• 方法：
• 自注意力 (Self-Attention)： 在同一种模态内部计算注意力权重，例如，在文本中，关注与当前词语相关的其他词语。
• 跨模态注意力 (Cross-modal Attention)： 在不同模态之间计算注意力权重，例如，在图像描述中，关注与当前生成的词语相关的图像区域。
• 多头注意力 (Multi-head Attention)： 使用多个注意力头来捕捉不同方面的信息，例如，一个注意力头关注图像中的物体，另一个注意力头关注图像中的背景。

• 优点：
• 能够捕捉不同模态信息之间的相关性，提高融合效果。
• 可以提高模型的可解释性，让人们了解模型关注了哪些信息。
• 可以应用于各种多模态任务，例如视觉问答、图像描述、视频描述等。

• 模型示例：
• 在视觉问答中，使用注意力机制来关注图像中与问题相关的区域，从而更准确地回答问题。
• 在图像描述中，使用注意力机制来关注图像中与当前生成的词语相关的区域，从而生成更准确、更流畅的描述。
• 几乎所有基于transformer的多模态模型。

跨模态 Transformer (Cross-modal Transformer)

• 原理：
• 将不同模态的信息（例如，图像、文本）转换为 token 序列。
• 将这些 token 序列输入到 Transformer 模型中。
• Transformer 模型通过自注意力机制和跨模态注意力机制，学习不同模态信息之间的关系。
• 在 Transformer 的不同层级上进行多模态融合。

• 优势：
• Transformer 模型的强大建模能力。
• 能够捕捉长距离依赖关系。
• 可以灵活地进行多模态融合。
• 可以应用于各种多模态任务。

• 模型示例：
• VisualBERT, ViLBERT, LXMERT, VL-BERT： 这些模型将图像和文本作为输入，可以用于视觉问答、图像描述等任务。

其他方法 (Other Methods)

• 多模态嵌入 (Multimodal Embedding)： 将不同模态的信息映射到同一个向量空间中，然后在这个向量空间中进行融合。

• 图神经网络 (Graph Neural Networks)： 利用图结构来表示不同模态信息之间的关系，并使用图神经网络进行融合。

• 典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis, CCA)： 寻找不同模态信息之间的线性相关性，并将其用于融合。

• 多核学习 (Multiple Kernel Learning)： 使用多个核函数来处理不同模态的信息，并将这些核函数的结果进行融合。

融合策略的选择 (Fusion Strategy Selection)

• 根据任务特点选择：
• 如果不同模态信息之间存在很强的早期交互，例如图像中的物体与文本中的名词密切相关，则可以选择早期融合。
• 如果不同模态信息之间的交互发生在较高层级，例如图像的整体风格与文本的情感相关，则可以选择晚期融合或中间融合。
• 如果需要模型能够关注不同模态信息中的重要部分，则可以选择注意力机制。
• 如果任务涉及到复杂的跨模态推理，则可以选择跨模态 Transformer。

• 根据数据情况选择：
• 如果不同模态数据的质量差异较大，例如图像质量很高，但文本描述很简略，则可以选择晚期融合或加权平均，对不同模态的信息进行 আলাদা处理。
• 如果不同模态数据的维度差异较大，例如图像特征的维度很高，但文本特征的维度较低，则可以选择早期融合或张量融合，将不同模态的特征映射到同一个维度空间。
• 如果数据量较小，则可以选择模型结构较简单的融合方法，以避免过拟合。
• 如果数据量较大，则可以选择模型结构较复杂的融合方法，以充分利用数据中的信息。

• 根据计算资源选择：
• 早期融合的计算成本通常较低，因为它只需要在特征提取阶段进行一次融合。
• 晚期融合的计算成本通常较高，因为它需要对每个模态进行独立的处理，然后在决策阶段进行融合。
• 中间融合的计算成本介于两者之间，取决于具体的融合层级和方法。
• 注意力机制和跨模态 Transformer 的计算成本通常较高。

4.2.2 跨模态生成 (Cross-modal Generation)

• 文本生成图像 (Text-to-Image Generation)
• 任务描述： 给定一段文本描述，生成一张符合描述的图像。
• 挑战：
• 语义鸿沟： 文本和图像之间存在巨大的语义鸿沟，如何将文本的语义信息映射到图像的视觉特征是一个难题。
• 多样性： 同一段文本描述可以对应多种不同的图像，如何生成多样化的图像是一个挑战。
• 细节控制： 如何根据文本描述中的细节信息，控制生成图像的细节。
• 真实性： 如何生成逼真的图像，使其看起来像真实的照片。
• 方法：
• 生成对抗网络 (GAN)： 使用生成器和判别器进行对抗训练。 生成器负责生成图像，判别器负责判断生成的图像是否真实。
• 变分自编码器 (VAE)： 将图像编码为潜在向量，然后从潜在向量解码生成图像。 VAE 可以学习到图像的潜在分布，从而生成多样化的图像。
• 自回归模型 (Autoregressive Models)： 逐像素地生成图像。 这种方法可以生成高分辨率的图像，但计算成本较高。
• 扩散模型 (Diffusion Models)： 通过逐步添加噪声和去噪的过程生成图像。 扩散模型在图像生成方面取得了非常好的效果。
• Transformer： 使用 Transformer 模型来处理文本和图像。 例如，可以将文本和图像都转换为 token 序列，然后输入到 Transformer 模型中。
• 代表性模型：
• DALL-E 2 (OpenAI)： 基于 Transformer 的文本生成图像模型，能够生成高质量、多样化的图像。
• Stable Diffusion (Stability AI)： 基于扩散模型的文本生成图像模型，开源、高效、易于使用。
• Midjourney： 基于扩散模型的文本生成图像模型，以其艺术风格和易用性而闻名。
• Imagen (Google)： 基于 Transformer 的文本生成图像模型，能够生成高分辨率、高保真度的图像。
• Parti (Google)： 基于自回归模型的文本生成图像模型，能够生成高分辨率、高保真度的图像。
• 评估指标：
• Inception Score (IS)： 一种常用的图像生成质量评估指标，基于 Inception 网络计算生成图像的多样性和清晰度。
• Fréchet Inception Distance (FID)： 另一种常用的图像生成质量评估指标，计算生成图像和真实图像在 Inception 网络特征空间中的距离。
• CLIP Score： 计算生成图像和文本描述之间的 CLIP 相似度，评估图像和文本的语义一致性。
• 人工评估： 邀请人类评估者对生成图像的质量、多样性和与文本描述的符合程度进行评估。

• 图像生成文本 (Image-to-Text Generation)
• 任务描述： 给定一张图像，生成一段描述图像内容的文本。
• 挑战：
• 图像理解： 需要准确理解图像中的物体、场景、人物、动作等。
• 文本生成： 需要生成准确、流畅、自然的文本描述。
• 多样性： 同一张图像可以有多种不同的描述方式，如何生成多样化的描述是一个挑战。
• 细节捕捉： 如何捕捉图像中的细节信息，并将其体现在文本描述中。
• 方法：
• 编码器-解码器模型： 使用编码器将图像编码为向量，然后使用解码器生成文本。 编码器通常使用 CNN 或 ViT，解码器通常使用 RNN 或 Transformer。
• 注意力机制： 使解码器能够关注图像中的重要区域，提高生成文本的准确性。
• Transformer： 使用 Transformer 模型来处理图像和文本。 例如，可以将图像分割成多个 patch，然后将每个 patch 的特征向量与文本 token 一起输入到 Transformer 模型中。
• 预训练模型： 使用预训练的图像编码器和文本解码器，可以提高模型的性能。
• 代表性模型：
• Show and Tell： 一种经典的基于 CNN 和 RNN 的图像描述模型。
• Show, Attend and Tell： 在 Show and Tell 模型的基础上加入了注意力机制。
• BLIP-2： 使用一个预训练的图像编码器和一个预训练的 LLM，通过一个 Q-Former 模块将它们连接起来，可以用于图像描述、视觉问答等任务。
• LLaVA： 一种大型多模态模型，将视觉编码器和 LLM 连接起来，可以用于图像描述、视觉问答等任务。
• 评估指标：
• BLEU： 一种常用的机器翻译评估指标，计算生成文本和参考文本之间的 n-gram 重叠度。
• METEOR： 一种机器翻译评估指标，考虑了生成文本和参考文本之间的同义词、词干等因素。
• ROUGE： 一种常用的文本摘要评估指标，计算生成文本和参考文本之间的 n-gram 重叠度。
• CIDEr： 一种专门为图像描述设计的评估指标，考虑了生成文本和参考文本之间的语义相似度。
• SPICE： 一种图像描述评估指标，基于场景图的相似度。
• 人工评估： 邀请人类评估者对生成文本的准确性、流畅性、多样性和与图像的符合程度进行评估。

• 视频生成文本 (Video-to-Text Generation)
• 任务描述： 给定一段视频，生成一段描述视频内容的文本。
• 挑战：
• 视频理解： 需要理解视频中的物体、场景、人物、动作、事件等。
• 时序建模： 需要捕捉视频中的时序信息，理解事件的先后顺序和因果关系。
• 长视频处理： 需要处理长视频序列，并从中提取关键信息。
• 多模态信息融合： 需要将视频、音频等信息融合起来。
• 方法：
• 编码器-解码器模型： 使用编码器将视频编码为向量，然后使用解码器生成文本。 编码器通常使用 3D CNN 或 RNN，解码器通常使用 RNN 或 Transformer。
• 注意力机制： 使解码器能够关注视频中的重要帧或区域。
• 3D 卷积神经网络 (3D CNN)： 用于处理视频的时空信息。
• Transformer： 使用 Transformer 模型来处理视频和文本。
• 多模态融合方法： 例如，早期融合、晚期融合、中间融合等。
• 代表性模型：
• S2VT (Sequence to Sequence - Video to Text)： 一种经典的基于 RNN 的视频描述模型。
• RecNet (Recurrent Reconstruction Network)： 一种基于 RNN 和注意力机制的视频描述模型。
• VATEX： 一种基于 Transformer 的视频描述模型。
• 评估指标：
• BLEU： 一种常用的机器翻译评估指标，计算生成文本和参考文本之间的 n-gram 重叠度。
• METEOR： 一种机器翻译评估指标，考虑了生成文本和参考文本之间的同义词、词干等因素。
• ROUGE： 一种常用的文本摘要评估指标，计算生成文本和参考文本之间的 n-gram 重叠度。
• CIDEr： 一种专门为图像描述设计的评估指标，考虑了生成文本和参考文本之间的语义相似度。 可以用于视频。
• 人工评估： 邀请人类评估者对生成文本的准确性、流畅性、多样性和与视频的符合程度进行评估。

• 文本生成视频 (Text-to-Video Generation)
• 任务描述： 给定一段文本描述，生成一段符合描述的视频。
• 挑战：
• 视频生成的高度复杂性： 视频包含大量的信息，包括场景、物体、人物、动作、事件等，生成连贯、逼真的视频非常困难。
• 时空一致性： 生成的视频需要保持时空一致性，例如物体的运动轨迹、场景的变化等。
• 长期依赖： 视频中的事件可能存在长期依赖关系，模型需要能够捕捉这些依赖关系。
• 多样性： 同一段文本描述可以对应多种不同的视频，如何生成多样化的视频是一个挑战。
• 可控性： 如何根据文本描述中的细节信息，控制生成视频的内容和风格。
• 方法：
• 生成对抗网络 (GAN)： 使用生成器和判别器进行对抗训练。 生成器负责生成视频，判别器负责判断生成的视频是否真实。
• 变分自编码器 (VAE)： 将视频编码为潜在向量，然后从潜在向量解码生成视频。 VAE 可以学习到视频的潜在分布，从而生成多样化的视频。
• 自回归模型 (Autoregressive Models)： 逐帧地生成视频。 这种方法可以生成高分辨率的视频，但计算成本较高。
• 扩散模型 (Diffusion Models)： 通过逐步添加噪声和去噪的过程生成视频。 扩散模型在图像生成方面取得了非常好的效果，也被应用于视频生成。
• Transformer： 使用 Transformer 模型来处理文本和视频。
• 代表性模型：
• Make-A-Video (Meta)： 基于扩散模型的文本生成视频模型。
• Imagen Video (Google)： 基于级联扩散模型的文本生成视频模型。
• Phenaki (Google)： 能够根据详细的文本提示生成任意长度的视频。
• CogVideo： 一种基于 Transformer 的文本生成视频模型。
• ModelScopeT2V:
• 评估指标：
• Fréchet Video Distance (FVD)： 一种常用的视频生成质量评估指标，计算生成视频和真实视频在特征空间中的距离。
• Inception Score (IS)： 一种常用的图像生成质量评估指标，可以用于评估视频的每一帧的质量。
• 人工评估： 邀请人类评估者对生成视频的质量、多样性和与文本描述的符合程度进行评估。

• 其他跨模态生成 (Other Cross-modal Generation)
• 音频生成文本 (Audio-to-Text Generation)： 例如，语音识别，将音频转换为文本。
• 文本生成音频 (Text-to-Audio Generation)： 例如，语音合成，根据文本生成语音。
• 图像生成音频 (Image-to-Audio Generation)： 根据图像内容生成音频。
• 音频生成图像 (Audio-to-Image Generation)： 根据音频内容生成图像。

4.4 多模态推理 (Multimodal Reasoning) 技术

• 4.4.1 视觉问答 (Visual Question Answering, VQA)
• 任务描述： 给定一张图像和一个关于图像的自然语言问题，Agent 需要生成一个答案。
• 挑战：
• 图像理解： 需要准确理解图像中的物体、场景、人物、动作等。
• 自然语言理解： 需要准确理解问题的含义，包括问题类型、关键词、指代关系等。
• 跨模态推理： 需要将图像信息和文本信息结合起来进行推理，找到问题的答案。
• 常识推理： 有些问题需要常识知识才能回答。
• 开放性： VQA 的答案通常是开放式的，而不是固定的几个选项。
• 方法：
• 基于注意力机制的模型： 使用注意力机制来关注图像中与问题相关的区域。 这是 VQA 中最常用的方法之一。
• 原理： 计算问题和图像不同区域之间的注意力权重，然后根据权重对图像特征进行加权求和，得到一个与问题相关的图像表示。
• 优点： 能够关注图像中的重要区域，提高回答的准确性。
• 示例： Show, Ask, Attend and Answer; Dual Attention Networks (DAN); Multimodal Compact Bilinear Pooling (MCB)。
• 基于关系的模型： 显式地建模图像中物体之间的关系。
• 原理： 将图像中的物体表示为节点，将物体之间的关系表示为边，构建一个图结构，然后使用图神经网络 (GNN) 或关系网络 (Relation Networks) 来进行推理。
• 优点： 能够捕捉物体之间的复杂关系，提高推理能力。
• 示例： Relational Networks, Graph Neural Networks for VQA.
• 基于 Transformer 的模型： 使用 Transformer 模型来处理图像和文本。
• 原理： 将图像分割成多个 patch，然后将每个 patch 的特征向量与问题中的单词的 embedding 一起输入到 Transformer 模型中。
• 优点： Transformer 模型具有强大的建模能力，能够捕捉长距离依赖关系。
• 示例： ViLBERT, LXMERT, VisualBERT, UNITER.
• 模块化网络 (Modular Networks)： 将 VQA 任务分解为多个子任务，并使用不同的模块来解决每个子任务。
• 原理： 例如，可以将 VQA 任务分解为图像理解、问题理解、推理和答案生成等子任务，然后使用不同的模块来处理每个子任务。
• 优点： 易于设计和调试，可解释性强。
• 示例： Neural Module Networks (NMN).
• 基于外部知识的模型： 利用外部知识库（例如知识图谱、常识知识库）来辅助 VQA。
• 原理： 将外部知识与图像和问题信息结合起来进行推理。
• 优点： 能够回答需要常识知识或领域知识的问题。
• 示例： OK-VQA, FVQA.
• 4.4.2 视频问答 (Video Question Answering)
• 任务描述： 给定一段视频和一个关于视频的自然语言问题，Agent 需要生成一个答案。
• 挑战：
• 视频理解： 需要理解视频中的物体、场景、人物、动作、事件等，以及它们之间的时序关系。
• 长视频处理： 需要处理长视频序列，并从中提取关键信息。
• 多模态信息融合： 需要将视频、音频、文本等信息融合起来。
• 时序推理： 需要根据视频中的时序信息进行推理。
• 方法：
• 基于循环神经网络 (RNN) 的模型： 使用 RNN 来处理视频的时序信息。
• 基于 3D 卷积神经网络 (3D CNN) 的模型： 使用 3D CNN 来处理视频的时空信息。
• 基于注意力机制的模型： 使用注意力机制来关注视频中与问题相关的帧或区域。
• 时序注意力： 关注视频中与问题相关的帧。
• 空间注意力： 关注视频帧中与问题相关的区域。
• 基于 Transformer 的模型： 使用 Transformer 模型来处理视频和文本。
• 多模态融合方法： 例如，早期融合、晚期融合、中间融合等。
• 记忆网络： 使用记忆网络来存储视频中的关键信息。
• 代表性模型：
• TGIF-QA： 一个基于 Tumblr GIF 的视频问答数据集。
• ActivityNet-QA： 一个基于 ActivityNet 视频数据集的视频问答数据集。
• MSRVTT-QA： 一个基于 MSRVTT 视频数据集的视频问答数据集。
• 评估指标：
• 准确率 (Accuracy)
• 4.4.3 多模态常识推理 (Multimodal Commonsense Reasoning)
• 任务描述： 利用多模态信息和常识知识进行推理。 常识知识是指人们普遍具有的关于世界的知识，例如“鸟会飞”、“水是湿的”、“太阳从东方升起”等。 多模态常识推理对于构建能够像人类一样理解和推理世界的 AI Agent 至关重要。
• 挑战：
• 常识知识的获取和表示： 如何获取大量的、多样化的常识知识，并将其表示为 Agent 可以理解和使用的形式。
• 多模态信息与常识知识的融合： 如何将多模态信息与常识知识结合起来进行推理。
• 推理过程的可解释性： 如何使 Agent 的推理过程更透明、更易于理解。
• 方法：
• 基于知识图谱的方法： 利用知识图谱来表示常识知识，并进行推理。
• 知识图谱： 例如，ConceptNet, WordNet, Wikidata, DBpedia。
• 推理方法： 例如，图遍历、路径查找、规则推理等。
• 基于 LLM 的方法： 利用 LLM 的隐式常识知识进行推理。
• 提示工程： 设计合适的 prompt，引导 LLM 进行常识推理。
• 微调： 在常识推理任务上微调 LLM。
• 多模态预训练模型： 使用多模态数据预训练模型，使其具备常识推理能力。
• 预训练任务： 例如，图像描述、视觉问答、视觉常识推理等。
• 预训练数据： 例如，图像-文本对、视频-文本对等。
• 神经符号方法
• 代表性模型/数据集：
• VCR (Visual Commonsense Reasoning)： 一个需要视觉常识推理的大规模数据集和任务。
• VisualCOMET： 一个用于视觉常识推理的模型，能够根据图像生成常识性的“如果-那么”推断。
• 4.4.4 多模态逻辑推理 (Multimodal Logical Reasoning)
• 任务描述： 利用多模态信息进行逻辑推理。 逻辑推理是指根据已有的事实和规则，推导出新的结论的过程。 多模态逻辑推理需要 Agent 能够将多模态信息转换为逻辑表达式，并进行符号推理或神经符号推理。
• 挑战：
• 多模态信息到逻辑表达式的转换： 如何将图像、文本等信息转换为逻辑表达式。
• 符号推理的效率： 符号推理通常计算复杂度较高。
• 神经符号推理的挑战： 如何将神经网络与符号推理有效地结合起来。
• 逻辑推理中的不确定性： 如何处理逻辑推理中的不确定性。
• 方法：
• 神经符号方法 (Neuro-Symbolic Methods)： 将神经网络与符号推理结合起来。
• 原理： 使用神经网络来处理多模态输入，提取特征，并将特征转换为符号表示；然后使用符号推理引擎进行逻辑推理；最后将推理结果映射回自然语言或其他模态。
• 优点： 结合了神经网络的表示学习能力和符号推理的可解释性。
• 挑战： 如何设计有效的神经符号架构，如何训练神经符号模型。
• 示例： Neural Symbolic VQA, Neuro-Symbolic Concept Learner.
• 基于规则的方法： 使用预定义的逻辑规则进行推理。
• 优点： 可解释性强，推理过程可控。
• 缺点： 规则的定义需要人工参与，难以处理复杂的推理任务。
• 基于 LLM 的方法： 利用 LLM 的逻辑推理能力。
• 提示工程： 设计合适的 prompt，引导 LLM 进行逻辑推理。
• 微调： 在逻辑推理任务上微调 LLM。
• 挑战： LLM 的逻辑推理能力仍然有限，容易产生幻觉。
• 概率逻辑编程 (Probabilistic Logic Programming)： 将逻辑推理与概率推理结合起来，处理逻辑推理中的不确定性。
• 代表性模型/数据集：
• NLVR, NLVR2： 用于评估模型在图像上的自然语言逻辑推理能力的数据集和任务。
• 4.4.5 推理模型的选择 (Reasoning Model Selection)
• 根据任务特点选择：
• 关注图像/视频特定区域：选择基于注意力机制的模型。
• 建模物体关系：选择基于关系的模型或图神经网络。
• 复杂逻辑推理：选择神经符号方法或基于 LLM 的方法。
• 利用常识知识：选择基于知识图谱的方法或基于 LLM 的方法。
• 根据数据情况选择：
• 数据量小：选择模型结构较简单的模型。
• 数据量大：选择模型结构较复杂的模型。
• 根据计算资源选择：
• 模型结构越复杂，计算成本通常越高。
• 代表性模型：
• Visual7W： 一个大规模的 VQA 数据集，包含 7 种不同类型的问题。
• VQA-CP： 一个用于评估 VQA 模型鲁棒性的数据集。
• HieCoAtt： 一种基于层次化协同注意力机制的 VQA 模型。
• MCAN： 一种基于模块化协同注意力网络的 VQA 模型。
• BUTD (Bottom-Up and Top-Down Attention):
• 评估指标：
• 准确率 (Accuracy)： 预测正确的答案的比例。
• WUPS： 一种考虑了答案之间语义相似度的评估指标。
总结：
多模态推理是构建多模态 Agent 的关键技术之一。 它使 Agent 能够像人类一样，综合利用多种模态的信息进行推理和决策，从而更好地理解世界，解决问题。 随着多模态 AI 技术的不断发展，多模态推理能力将会越来越强，应用场景也会越来越广泛。