检索增强动态提示调优：解决不完整多模态学习难题

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RAGPT框架通过检索增强和动态提示调优有效解决了不完整多模态学习的难题，显著提升了模型鲁棒性。

原文标题：【AAAI2025】基于检索增强的动态提示调优在不完整多模态学习中的应用

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

多模态学习在实际应用中经常面临模态缺失的挑战。现有的基于提示调优的方法存在一些局限性，例如难以从有限的模态线索中进行推理，虚拟填充缺失内容会导致信息丢失和噪声，以及静态提示无法适应不同缺失条件的实例。

为了克服这些问题，本文提出了一种名为RAGPT的检索增强动态提示调优框架。该框架由三个模块组成：多通道检索器、缺失模态生成器和上下文感知提示生成器。

多通道检索器通过模态内检索策略识别相似实例；缺失模态生成器利用检索到的上下文恢复缺失信息；上下文感知提示生成器则从相关实例中捕获上下文知识，生成动态提示，增强模型的鲁棒性。

在多个数据集上的实验结果表明，RAGPT在处理不完整模态问题方面优于现有方法。

怜星夜思：

1、除了文中提到的限制，现有基于提示的学习方法还有哪些不足？
2、RAGPT框架中的动态提示生成机制具体是如何工作的？
3、除了多模态学习，RAGPT框架还可以应用于哪些其他领域？

原文内容

来源：专知
本文约1000字，建议阅读5分钟
多模态学习中的不完整模态问题既实用又具有挑战性。


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近年来，研究人员主要集中在通过应用可学习的提示，增强预训练的多模态变换器（MMTs）在缺失模态条件下的鲁棒性。然而，这些基于提示的方法面临若干限制：（1）不完整的模态仅提供有限的模态线索，难以进行特定任务的推理；（2）对缺失内容进行虚拟填充会导致信息丢失并引入噪声；（3）静态提示是与实例无关的，无法为具有不同缺失条件的实例提供足够的知识。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的检索增强动态提示调优框架——RAGPT。RAGPT由三个模块组成：（I）多通道检索器，通过模态内检索策略识别相似实例；（II）缺失模态生成器，利用检索到的上下文恢复缺失信息；（III）上下文感知提示生成器，从相关实例中捕获上下文知识，并生成动态提示，从而显著增强MMT的鲁棒性。在三个真实世界数据集上的大量实验表明，RAGPT在处理不完整模态问题时始终优于所有竞争基准方法。我们的工作代码以及基于提示的基准方法已在https://github.com/Jian-Lang/RAGPT发布。

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我猜可能是类似注意力机制的原理，根据不同的缺失情况和检索到的内容，对不同的上下文信息赋予不同的权重，最终生成一个针对性的提示。当然，具体实现细节还需要看代码。

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从计算角度来看，提示学习的计算成本和可解释性也值得关注。由于需要处理大量的提示，计算成本可能会很高。同时，提示学习的决策过程不像传统的模型那样透明，可解释性较差，这在某些应用场景中可能是个问题。

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我觉得自然语言处理领域应该也可以用。比如在文本摘要、问答系统等任务中，可以利用RAGPT框架检索相关的文本信息，并生成动态提示来提升模型的效果。

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我觉得提示学习对提示本身的质量依赖很大，如果提示设计得不好，效果可能还不如传统的微调。另外，怎么找到最优的提示也是个问题，感觉有点玄学。

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推荐系统也可以考虑。根据用户的历史行为和偏好，检索相似的用户或商品，然后生成动态提示，推荐更符合用户口味的商品。

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安全性也是一个方面。攻击者可以通过精心设计的提示来误导模型，使其做出不符合预期的行为。如何提高提示学习的安全性也是一个需要研究的方向。

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关于动态提示生成机制，文章中提到了“上下文感知提示生成器”，它会从检索到的相似案例中提取上下文知识。我理解的是，它会根据当前输入的缺失模态情况，以及检索到的相关案例，动态地生成不同的提示，这样就能更好地引导模型进行推理。

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更广泛地说，任何需要处理不完整信息的领域都可以尝试使用RAGPT框架。比如在图像识别中，如果图像部分缺失或被遮挡，可以用RAGPT检索相似的完整图像，并生成动态提示来辅助识别。

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动态提示的生成应该是个比较复杂的过程，可能涉及到编码、解码、以及一些特定的优化策略。不过，最终目的都是为了让生成的提示能够更好地捕捉当前实例的特点，并提供更有效的上下文信息。