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基于 RWKV 的视觉语言模型 VisualRWKV 被 COLING 2025 接收！

news 2025/9/21 18:59:23

COLING，国际计算语言学会议（International Conference on Computational Linguistics），是自然语言处理和计算语言学领域的顶级国际会议（CCF 推荐 B 类国际会议）。COLING 2025 将于 2025 年 1 月 19 日至 24 日在阿联酋阿布扎比召开。VisualRWKV 论文已被 COLING 2025 主会接收。

论文标题：VisualRWKV: Exploring Recurrent Neural Networks for Visual Language Models
作者：Haowen Hou, Peigen Zeng, Fei Ma, Fei Richard Yu。
论文：https://arxiv.org/abs/2406.13362
代码：https://github.com/howard-hou/VisualRWKV

摘要

视觉语言模型（VLMs）随着大型语言模型的成功迅速发展。然而，将高效的线性循环神经网络（RNNs）架构整合到 VLMs 中的尝试还相对较少。在这项研究中，我们提出了 VisualRWKV，这是线性 RNN 模型首次应用于多模态学习任务，利用了预训练的 RWKV 语言模型。

我们提出了数据依赖的递归和三明治提示词来增强我们的建模能力，以及一个 2D 图像扫描机制来丰富视觉序列的处理。广泛的实验表明，VisualRWKV 在各种基准测试上达到了与基于 Transformer 的模型如 LLaVA-1.5 相竞争的性能，如图 1所示。同时，当上下文长度达到 24K 时，推理速度比 LLaVA-1.5 快3.98 倍，GPU 显存占用少 54%。

图 1：VisualRWKV 与 LLaVA-1.5 在不同 benchmark 上的精度，推理速度和 GPU 内存占用对比。

研究背景

视觉语言模型发展：大型语言模型在自然语言处理中表现出色，视觉语言模型（VLMs）通过整合视觉和文本信息，在解决视觉问题和推进视觉 - 语言任务方面潜力巨大，但现有模型因 Transformer 架构自注意力机制存在计算和内存复杂度高的问题，限制了其在边缘设备的应用。
线性 RNN 模型优势：RWKV 模型作为新型递归神经网络架构，在大规模数据性能上超越 Transformers，具有线性可扩展性，为长序列建模瓶颈提供解决方案，但在多模态任务应用方面的研究较少

VisualRWKV 模型设计

VisualRWKV 的整体模型结构如图 2所示，其中红字是 VisualRWKV 核心创新点。分别是数据依赖循环（Data-dependent Recurrence），三明治提示词（Sandwich Prompt）和双向扫描（Bidirectional Scanning)。

VisualRWKV-arch

图 2 VisualRWKV 架构概述和三种提示词策略。图像在前提示：将图像标特征于文本向量之前；图像在后提示：将图像特征置于文本向量之后；三明治提示：将图像特征置于文本向量之间。红色文字表示主要贡献。

三明治提示词

如图 2 所示，设计了图像在前提示、图像在后提示和三明治提示三种方法，实验表明三明治提示效果最佳，能让模型在处理图像前回顾指令，更有针对性提取信息，减轻因图像标记减少导致的信息丢失。

数据依赖循环

Data-dependent Recurrence 可以有效增强 RWKV 模型的能力和容量，如图 3所示。

h-Time Mixing and RNN Cell

图 3 Data-dependent Recurrence 示意图，左边：时间混合模块的示意图，右边：时间混合模块的 RNN 视角。虚线箭头表示数据依赖的连接。

Data-dependent Recurrence 主要包括如下 2 点设计：

数据依赖的 Token Shift：通过定义低秩适应（lora）和数据依赖线性插值（ddlerp），动态分配新数据与现有数据比例，拓宽模型容量。
数据依赖的时间混合：将时间衰减向量从固定参数变为动态，使模型能更灵活适应输入数据，提升性能

如下表所示，VisualRWKV 引入 Data-dependent Recurrence 后，在 VQA 测试集上效果上涨了接近 15 个点，非常让人印象深刻。

表 1 模型的扩展结果。

我们选择在视觉问答 VQA-v2（VQA）、科学问答 ScienceQA（SQA）、文本视觉问答 TextVQA（TQA）和通用视觉问答 GQA 上进行实验，以检验模型的能力。

图像扫描机制

如图 4所示，我们探索了单向块、双向块和多向块三种变体，实验显示单向扫描不适合处理 2D 视觉信息，双向扫描在处理多模态学习任务的 2D 视觉信息方面表现较好。因为仅仅是调整不同层的扫描方向，也不并会增加模型总体的计算量。

VisualRWKV-image scaning

图 4 展示了 3种不同的多模态 RWKV 块：单向块（左），双向块（中），以及多向块（右）。顶部还描绘了四种扫描模式。

实验结果

性能比较

VisualRWKV 在 8 个基准测试中的 3 个取得最佳性能，在 SQA 基准测试中排名第二，与 LLaVA-1.5 相比，在多个基准测试中表现更优，尤其在 MMB-cn 中文测试集上领先明显，表明 RWKV 语言模型多语言能力更强。表 2展示了我们提出的 VisualRWKV 模型与一些最先进的多模态大型语言模型的比较。VisualRWKV 在8 个基准测试中的 3个中取得了最佳性能，在 SQA 基准测试中排名第二。与规模参数相似且多模态训练数据量相同的 LLaVA-1.5 7B 相比，我们的模型（VisualRWKV-7B）在 4个基准测试中表现更好：SQA（68.2%对 66.8%）、GQA（64.3%对 62.0%）、MMB（65.8%对 64.3%）和 MMB-cn（63.7%对 30.5%）。值得注意的是，VisualRWKV 和LLaVA-1.5 使用了完全相同的训练数据。然而，在 MMB-cn 中文测试集上，VisualRWKV 显示出了显著的领先优势。这可能表明 RWKV 语言模型具有更强的多语言能力。这些有希望的结果不仅证实了 VisualRWKV 模型的有效性，还突显了线性 RNN 模型在多模态学习任务中的重要潜力。

表 2 在 8个基准测试上与最先进方法的比较。

由于空间限制，基准测试名称被缩写。VQA；GQA；SQA：ScienceQA-IMG；TQA：TextVQA；POPE；MME；MMB：MMBench；MMB-cn：MMBench-CN。PT 和IT 分别表示预训练和指令调优阶段涉及的样本数量。"Res."代表“分辨率”。

消融实验

表 3展示了在三种提示方法中，我们提出的三明治提示表现最佳，传统的先图像后提示排在第二位，而先图像后提示的效果最差。三明治提示增强效果的原因如下：通过让模型在处理图像之前先回顾指令，三明治提示有助于更有针对性地从图像中提取信息，从而加强图像信息检索过程中的条件方面。然而，仅仅将指令放在图像之前是不够的。我们观察到，图像后提示的效果明显较差。仅仅将指令放在图像前面是不充分的；我们发现图像后提示的效果明显较差。这是因为线性 RNN 模型在处理图像后往往会忘记指令信息，需要重复指令以获得更好的结果。此外，我们的研究表明，三明治提示能够有效减轻由于图像标记减少导致信息丢失的问题，即使只有少量的图像标记也能保持好的结果。

表 3 三种 prompt 方法的对比结果

我们比较了三种图像扫描机制：单向扫描（UniDir）、双向扫描（BiDir）和多向扫描（MultiDir）。如表 4所示，UniDir 的表现最差，因为它天生不适合处理 2D 视觉信息。BiDir 和MultiDir 在各种基准测试评估中显示出相似的结果，但 BiDir 在大多数情况下表现更好，突显了它在处理多模态学习任务中的 2D 视觉信息方面的优势。

表 4 三种扫描方法的对比结果

效率分析与文本能力

与 LLaVA-1.5 相比，在 24K 上下文时，VisualRWKV 推理速度快 3.98 倍，GPU 内存消耗降低 54%。此外，VisualRWKV 在文本能力上未出现退化，在多语言文本能力上与文本专用的 RWKV 基本一致，得益于多语言 ShareGPT4 数据的整合。

摘要