一個團隊帶來了視覺信息檢索領(lǐng)域的重大突破！由東北大學孔帆恒、馮世、楊小翠、王大領(lǐng)與快手科技的張靜源、劉亞輝、張宏志、田宇、Victoria W.、張富正和周國瑞共同完成的這項研究，發(fā)表于2025年5月的arXiv預印本（arXiv:2505.19650v2），為我們帶來了名為UNITE的全新多模態(tài)信息檢索框架。

讓我們先來理解一下這項研究解決的是什么問題。想象你在社交媒體上看到一段有趣的視頻，想找類似內(nèi)容，或者你看到一張圖片，想找與之相關(guān)的文字描述。這類需求被稱為"多模態(tài)信息檢索"（Multimodal Information Retrieval，簡稱MIR）。然而，當前的系統(tǒng)面臨兩大挑戰(zhàn)：一是不同類型數(shù)據(jù)（如文字、圖像、視頻）之間存在天然的"模態(tài)差距"；二是不同模態(tài)之間的信息對齊十分復雜。雖然以前的研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)這些問題，但還沒有一個系統(tǒng)性的解決方案。

UNITE團隊首次全面分析了模態(tài)特定數(shù)據(jù)屬性如何影響下游任務(wù)表現(xiàn)，并提出了"模態(tài)感知掩碼對比學習"（Modal-Aware Masked Contrastive Learning，簡稱MAMCL）技術(shù)，有效緩解了不同模態(tài)實例之間的競爭關(guān)系。簡單來說，就像讓不同語言的人在同一個會議室交流時，使用翻譯耳機確保每個人都能正確理解彼此，而不會因語言差異產(chǎn)生誤解。

研究結(jié)果令人振奮！UNITE在多個多模態(tài)檢索基準測試中取得了最先進的成績，超越現(xiàn)有方法達到顯著優(yōu)勢。即使與參數(shù)規(guī)模更大的模型相比，UNITE也表現(xiàn)出色。例如，UNITE的7B參數(shù)版本在MMEB基準測試中達到了70.3%的準確率，超過了擁有26B參數(shù)的IDMR模型（69.2%）。在WebVid-CoVR測試中，UNITE 7B更是達到了72.5%的檢索準確率，遠高于現(xiàn)有最佳方法ECDE的60.1%。

這項研究不僅提升了多模態(tài)信息檢索的性能，還為未來多模態(tài)系統(tǒng)研究提供了基礎(chǔ)藍圖。無論你是研究人員還是對這一領(lǐng)域感興趣的普通讀者，都能從這項工作中獲得對多模態(tài)系統(tǒng)更深入的理解。有興趣深入了解的讀者可以通過論文中提供的項目網(wǎng)站：https://friedrichor.github.io/projects/UNITE 獲取更多信息。

二、多模態(tài)信息檢索的挑戰(zhàn)與UNITE的應(yīng)對之道

多模態(tài)信息檢索就像是一個能同時理解多種語言的翻譯官，需要在文字、圖像和視頻等不同"語言"之間自如切換。然而，這些不同"語言"之間存在著巨大的差異，就像中文和英文有著不同的語法結(jié)構(gòu)一樣，文字和圖像的表達方式也截然不同。

研究團隊發(fā)現(xiàn)，當前的方法主要關(guān)注于雙模態(tài)場景（如文本-圖像或文本-視頻檢索），但隨著社交媒體的發(fā)展，用戶需求變得更加復雜，例如希望基于一段視頻和一段文字描述來查找類似視頻。這種復合模態(tài)的檢索任務(wù)被稱為"融合模態(tài)檢索"，需要處理交錯的多模態(tài)查詢和候選項，對系統(tǒng)的要求更高。

現(xiàn)有的大型多模態(tài)模型（LMMs）雖然在多種視覺-語言任務(wù)上表現(xiàn)出色，但在檢索任務(wù)方面仍有局限。例如，E5-V通過使用純文本數(shù)據(jù)微調(diào)LLaVA-NeXT，展示了LMMs在多模態(tài)檢索中的潛力；GME通過微調(diào)Qwen2-VL在多種圖像-文本檢索任務(wù)中取得領(lǐng)先成績；InternVideo2則因其上億視頻-文本對的訓練而在文本-視頻檢索中表現(xiàn)突出。然而，這些模型受限于其專注的特定模態(tài)，無法充分發(fā)揮LLMs在生成統(tǒng)一多模態(tài)嵌入方面的潛力。

盡管有研究探索了LMMs在MIR中的訓練策略，包括模型架構(gòu)、訓練方法和數(shù)據(jù)集考量，但仍有關(guān)鍵問題未解決：最佳的數(shù)據(jù)組成和比例是什么？不同模態(tài)數(shù)據(jù)配置如何影響各種檢索任務(wù)？研究團隊通過實證調(diào)查發(fā)現(xiàn)，不適當?shù)亩嗄B(tài)數(shù)據(jù)組合或訓練序列容易破壞多樣化數(shù)據(jù)模態(tài)的和諧整合，導致模型錯誤理解不同類型信息之間的關(guān)系。

UNITE的創(chuàng)新之處在于，研究團隊通過精心分析不同數(shù)據(jù)組成對檢索結(jié)果的影響，努力在文本、圖像和視頻三種模態(tài)之間取得平衡。特別是，他們發(fā)現(xiàn)在檢索適應(yīng)階段引入少量精細的視頻-文本對可顯著提升LMMs的精細檢索性能。同時，他們提出的MAMCL方法能有效平衡不同模態(tài)實例間的競爭關(guān)系，提高表示學習的質(zhì)量。

三、UNITE的技術(shù)架構(gòu)與工作原理

UNITE的核心是一個能同時處理文本、圖像、視頻及其組合的統(tǒng)一框架。就像一個精通多國語言的翻譯，它能將不同類型的信息轉(zhuǎn)換為一種"通用語言"，使它們能夠在同一空間中進行比較和匹配。

在技術(shù)層面，UNITE利用大型多模態(tài)模型（LMM）作為骨干，這些模型由三個關(guān)鍵組件組成：大型語言模型、視覺編碼器和視覺投影器。這種架構(gòu)設(shè)計使UNITE能夠流暢地處理文本、圖像、視頻及其融合形式。當輸入進入系統(tǒng)時，UNITE使用提示模板引導處理過程，例如：

``` \n\nSummarize above in one word: ```

其中``和``是視覺內(nèi)容（圖像、視頻）和文本句子的占位符，``指定輸入模態(tài)類型。比如，對于視頻-文本輸入，會使用以下提示：

```

UNITE的訓練采用兩階段策略：檢索適應(yīng)和指令調(diào)優(yōu)。在第一階段，模型通過各種信息場景學習基本檢索能力，適應(yīng)不同檢索任務(wù)的特性和要求。第二階段通過MMEB等綜合數(shù)據(jù)集進行指令調(diào)優(yōu)，引入復雜的融合模態(tài)檢索場景，實現(xiàn)更復雜和細致的檢索理解。

UNITE的一大創(chuàng)新是提出的模態(tài)感知掩碼對比學習（MAMCL）。傳統(tǒng)多模態(tài)檢索模型通常使用標準InfoNCE損失進行對比學習，這種方法忽略了不同模態(tài)組合在檢索任務(wù)中的內(nèi)在差異性。例如，僅從文本派生的嵌入和來自多模態(tài)源的嵌入通常在特征空間中顯示出顯著差異。在聯(lián)合對比學習中，模型難以平衡來自不同模態(tài)的多樣信息，導致無法充分捕捉每種模態(tài)的語義豐富性。

MAMCL通過引入模態(tài)感知約束來緩解各種目標模態(tài)實例之間的競爭關(guān)系。具體來說，它計算批次樣本之間的相似性矩陣，但引入一個模態(tài)掩碼矩陣，確保每個查詢只考慮與其目標候選項具有相同模態(tài)的候選項。這就像在多語言派對中，確保說同一種語言的人首先互相交流，避免因語言障礙產(chǎn)生的誤解。

四、UNITE的實驗設(shè)計與研究成果

研究團隊進行了全面的實驗評估，覆蓋了40多個不同的檢索任務(wù)，包括粗粒度、細粒度和基于指令的檢索，橫跨文本、圖像和視頻。他們使用Qwen2-VL作為模型骨干，進行了2B和7B參數(shù)規(guī)模的實驗。

在檢索適應(yīng)階段，團隊精心策劃了一個多樣化的700萬實例數(shù)據(jù)集，涵蓋四類：(1)文本-文本對，來自MSMARCO、NLI等數(shù)據(jù)集；(2)圖像-文本對，來自CapsFusion、LAION-Art和MSCOCO；(3)視頻-文本對，來自InternVid-10M-FLT；(4)細粒度視頻-字幕對，來自Tarsier2-Recap-585K。指令調(diào)優(yōu)階段結(jié)合了MMEB和WebVid-CoVR作為訓練集。

在細粒度檢索任務(wù)上，UNITE展現(xiàn)了令人印象深刻的性能。在CaReBench上，UNITEbase 7B在CaRe-General和CaRe-Spatial任務(wù)中顯著超越現(xiàn)有方法，這得益于在檢索適應(yīng)階段納入細粒度視頻-字幕對，增強了LMMs的特征表示能力。雖然2B模型在一般和空間檢索任務(wù)上優(yōu)于所有基線，但在時間檢索表現(xiàn)中等。擴展到7B后，模型在一般、空間和時間任務(wù)上都獲得顯著提升。值得注意的是，與2B模型相比，7B模型在時間檢索上獲得最大相對提升（如15.7%和10.8%），表明更大規(guī)模的模型在處理視頻時間方面的任務(wù)時更有優(yōu)勢。

在基于指令的檢索任務(wù)上，UNITEinstruct 2B在WebVid-CoVR-Test上大幅超越現(xiàn)有模型，將模型規(guī)模擴展到7B后進一步提升優(yōu)勢。在MMEB基準測試中，UNITEinstruct超越了各種不同參數(shù)規(guī)模的現(xiàn)有模型，包括參數(shù)規(guī)模更大的模型（如mmE5 11B和IDMR 26B）和使用更廣泛數(shù)據(jù)集訓練的模型（如使用2600萬圖像-文本檢索樣本訓練的MMRet）。

研究團隊還進行了詳細的消融研究，驗證了MAMCL的有效性。結(jié)果顯示，當將MMEB訓練集集成到訓練過程中時，在WebVid-CoVR上性能下降，證實了研究團隊的假設(shè)：具有不同目標模態(tài)的樣本之間可能發(fā)生跨模態(tài)干擾。MAMCL成功緩解了這些跨模態(tài)效應(yīng)，特別是在分布內(nèi)（IND）場景中帶來顯著改進，驗證了其在訓練分布對齊的場景中的有效性。

五、UNITE的數(shù)據(jù)組成分析與洞察

研究團隊對訓練數(shù)據(jù)組成進行了系統(tǒng)性調(diào)查，這是多模態(tài)檢索領(lǐng)域一個尚未充分探索的重要問題。他們使用文本-文本（TT）、文本-圖像（TI）和文本-視頻（TV）數(shù)據(jù)集進行綜合實驗，評估不同數(shù)據(jù)組合對各種檢索任務(wù)的影響。

一個令人驚訝的發(fā)現(xiàn)是，視頻-文本對在通用跨模態(tài)檢索中表現(xiàn)出色。TV-only訓練模式在所有跨模態(tài)檢索任務(wù)中始終優(yōu)于其他配置。值得注意的是，在圖像-文本檢索任務(wù)中，僅使用TV數(shù)據(jù)的訓練表現(xiàn)優(yōu)于僅使用TI數(shù)據(jù)的訓練。這一發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)圖像-文本研究中的既定發(fā)現(xiàn)，表明需要重新評估傳統(tǒng)數(shù)據(jù)選擇策略。

另一個重要發(fā)現(xiàn)是，文本-文本和文本-圖像對對指令遵循任務(wù)至關(guān)重要。TT+TI訓練總體上在指令檢索任務(wù)中優(yōu)于其他組合，包括在通用跨模態(tài)檢索中表現(xiàn)出色的TV-only配置。這可歸因于兩個關(guān)鍵因素：(1)文本-文本對增強語言理解和邏輯推理能力，為復雜檢索指令的解釋建立堅實基礎(chǔ)；(2)文本-圖像對提供精確的多模態(tài)對齊信息，相較于視頻內(nèi)容能形成更專注的語義連接。

研究團隊還探索了高效利用細粒度視頻-字幕數(shù)據(jù)的策略。近期視頻LMMs產(chǎn)生了強大的字幕模型和細粒度數(shù)據(jù)集，如LLaVA-Video-178K。CaRe研究表明，在檢索適應(yīng)前使用這些視頻-字幕對微調(diào)LMMs可顯著提升細粒度視頻檢索性能。但一個限制是，CaRe的檢索適應(yīng)階段僅依賴文本-文本對。

為解決這個問題，研究團隊進行了廣泛實驗，發(fā)現(xiàn)：(1)在檢索適應(yīng)過程中利用TV對比細粒度對齊帶來更顯著的性能提升；(2)在檢索適應(yīng)過程中獨家使用細粒度視頻-文本對會在CaReBench上帶來顯著提升，但會嚴重降低模型的粗粒度檢索能力；(3)將細粒度TV對整合到通用TV數(shù)據(jù)中可實現(xiàn)平衡表現(xiàn)，使模型在粗粒度和細粒度視頻-文本檢索任務(wù)中都取得競爭性結(jié)果。

這些發(fā)現(xiàn)揭示了一個關(guān)鍵洞察：在檢索適應(yīng)階段，直接整合細粒度視頻-字幕對比實施獨立的細粒度對齊階段更有效。

六、UNITE的實際應(yīng)用與未來展望

UNITE作為一個統(tǒng)一的多模態(tài)嵌入框架，為實際應(yīng)用打開了廣闊的可能性。想象一個社交媒體平臺，用戶可以通過文字描述、圖像截圖或短視頻片段找到感興趣的內(nèi)容；或者一個電子商務(wù)平臺，消費者可以通過產(chǎn)品圖片和文字描述精確定位所需商品；甚至是一個教育平臺，學生可以使用多種形式的查詢找到相關(guān)的學習資源。

UNITE的一個顯著優(yōu)勢是它能同時處理文本、圖像、視頻和它們的組合，這在許多實際場景中非常有價值。例如，當你看到一段視頻中的風景，想找類似場景但具有特定天氣條件的視頻時，可以結(jié)合視頻片段和文字描述（如"多云的"）作為查詢條件。傳統(tǒng)系統(tǒng)難以處理這種復合查詢，而UNITE能夠自然地理解和處理這種混合模態(tài)的信息需求。

研究團隊在論文中承認，盡管UNITE在文本、圖像和視頻模態(tài)上表現(xiàn)出色，但將音頻作為另一個潛在模態(tài)納入考慮范圍仍面臨挑戰(zhàn)。隨著社交媒體的發(fā)展，音頻內(nèi)容變得越來越重要，平衡多種模態(tài)仍需要進一步研究。此外，雖然圖像-文本檢索已有全面的基準測試，但開發(fā)一個涵蓋文本、圖像、視頻，甚至可能的音頻模態(tài)的統(tǒng)一基準測試，代表著未來研究的重要方向。

UNITE提供的模態(tài)感知掩碼對比學習（MAMCL）策略可作為一種通用方法，適用于任何擴展模態(tài)場景。這意味著隨著新模態(tài)（如音頻、觸覺等）的引入，MAMCL可以幫助平衡不同模態(tài)間的關(guān)系，確保它們能和諧共存于同一表示空間。

研究團隊的工作不僅提升了多模態(tài)信息檢索的性能，還為未來多模態(tài)系統(tǒng)研究提供了基礎(chǔ)藍圖。通過系統(tǒng)分析訓練數(shù)據(jù)組成如何影響最終檢索性能，他們揭示了以前在圖像-文本和視頻-文本檢索場景中未得到充分探索的新見解。基于這些洞察，他們提出了數(shù)據(jù)組成和分配策略，并引入MAMCL來緩解跨實例競爭，同時保持文本、圖像和視頻之間的表示學習平衡。

七、結(jié)論：UNITE如何改變多模態(tài)信息檢索的未來

歸根結(jié)底，UNITE代表了多模態(tài)信息檢索領(lǐng)域的一次重要突破。通過引入能夠無縫整合文本、圖像和視頻模態(tài)的通用框架，這項研究為我們展示了未來信息檢索系統(tǒng)的發(fā)展方向。

UNITE的成功在于其系統(tǒng)性地解決了兩個核心挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)策劃和模態(tài)感知訓練配置。研究團隊通過詳盡分析不同數(shù)據(jù)組成對檢索性能的影響，發(fā)現(xiàn)了視頻-文本對在跨模態(tài)檢索中的優(yōu)勢，以及文本-文本與文本-圖像對在指令遵循任務(wù)中的重要性。他們提出的MAMCL方法有效解決了不同模態(tài)實例間的競爭關(guān)系，使模型能夠更好地理解和表示多種模態(tài)的信息。

實驗結(jié)果令人信服地證明了UNITE的優(yōu)越性。在40多個涵蓋粗粒度、細粒度和基于指令的檢索任務(wù)的測試中，UNITE取得了最先進的成績，甚至超越了參數(shù)規(guī)模更大的模型。這不僅證明了UNITE技術(shù)方案的有效性，也表明了戰(zhàn)略性模態(tài)策劃和定制訓練協(xié)議對穩(wěn)健跨模態(tài)表示學習的關(guān)鍵作用。

對于普通用戶來說，UNITE意味著更直觀、更精確的信息檢索體驗。無論是尋找特定類型的內(nèi)容，還是基于復雜條件進行查詢，UNITE都能提供更好的結(jié)果。對于開發(fā)者和研究人員，UNITE提供了一個強大的框架和寶貴的見解，為構(gòu)建下一代多模態(tài)系統(tǒng)鋪平了道路。

盡管UNITE取得了顯著成功，但仍有改進空間。例如，將音頻納入統(tǒng)一表示空間，以及為更廣泛的模態(tài)組合開發(fā)更全面的基準測試，都是未來值得探索的方向。

總之，UNITE代表了多模態(tài)信息檢索領(lǐng)域的一個重要里程碑，不僅提升了當前系統(tǒng)的性能，還為未來研究提供了堅實基礎(chǔ)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以期待像UNITE這樣的系統(tǒng)在信息檢索、內(nèi)容推薦和人機交互等領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新和改進。

對這項研究感興趣的讀者可以通過項目網(wǎng)站（https://friedrichor.github.io/projects/UNITE）了解更多詳細信息，或查閱完整論文（arXiv:2505.19650v2）獲取技術(shù)細節(jié)。