摘要

本文探讨了多模态模型中的一个关键问题：共享嵌入空间可能导致不同模态间的对齐问题。作者提出了一种基于梯度下降的优化程序，通过微小的对抗性攻击，能够将任意文本的嵌入与图像对齐，揭示了多模态模型中存在的固有漏洞。实验表明，该方法在多个数据集和模型上均能达到100%的成功率，表明多模态模型在语义上有意义地对齐不同模态输入方面存在挑战。

原理

本文的核心在于利用一种高效的计算程序，通过梯度下降优化过程，匹配特定的嵌入表示。具体来说，该方法通过迭代计算输入图像与目标文本嵌入之间的损失，并调整图像像素值以最小化这一损失，从而实现图像与文本嵌入的对齐。这一过程不依赖于特定应用的分类器，而是直接在嵌入空间层面进行操作，展示了多模态模型在处理视觉和文本数据时的一个根本性弱点。

流程

1. 初始化：选择一个初始图像和目标文本。
2. 计算损失：计算当前图像嵌入与目标文本嵌入之间的损失。
3. 梯度计算：使用PyTorch计算损失对输入图像像素的梯度。
4. 更新图像：根据计算出的梯度更新图像像素值，以减少损失。
5. 迭代优化：重复上述步骤，直到损失最小化，实现图像与文本嵌入的对齐。

例如，在图1中，通过这种方法，可以将视觉上难以区分的图像与不同的文本嵌入对齐，从而在分类结果上产生显著差异。

应用

该研究揭示了多模态模型在实际应用中的潜在风险，特别是在需要高度可靠性和安全性的场景中，如自动驾驶、医疗诊断等。未来工作需要进一步探索如何增强多模态模型的鲁棒性，以防止此类对抗性攻击。此外，该方法也为理解多模态模型的内部工作机制提供了新的视角，有助于推动相关领域的研究和应用。