您现在的位置是：首页 > 文章详情

网页多模态建模思考

日期：2024-12-26点击：79收藏

导读

本文从网页理解业务出发，从多模态信息融合，预训练任务构建角度，探讨通用网页建模方案。首先，指出网页的特殊性，即从不同观察视角下，网页存在富文本、树形结构，和图层堆叠三种形态。在此基础上，对比了多种多模态融合思路的优缺点，给出一种较好的方案。进一步，提出多粒度、多维度的网页预训练方案；最后，探索了大模型时代，利用现有多模态模型，低成本的适配到网页的一种可行思路。

01 综述

网页本质上是一种超文本，一般由超文本标记语言来定义（例如HTML）。HTML是一种基础技术，常与CSS、JavaScript一起被众多网站用于设计网页、网页应用程序以及移动应用程序的用户界面。网页浏览器内核通过解释HTML文件，通过视觉引擎将其渲染成可视化网页。

由于HTML的复杂性特点，使得网页体现出多模态性，多粒度性，并且这些模态内部存在复杂的对应关系。

多模态性

所谓多模态性，即从不同视角下，网页体现出不同的形态。从信息载体角度看，它是文本、图像、视频等多媒体元素集合。从视觉层面看，它拥有图层的概念，是各层图像堆叠起来形成了一张完整的“图片”。从底层代码逻辑看，它是一种特殊的类XML语言，定义了一棵具有层次关系的树（dom-tree）。

多粒度性

所谓多粒度性，即网页无论从哪种模态看，都是由粒度不等的元素组成的。

以资讯类网页举例，从信息载体模态看，网页由段落组成，段落又由句子组成，句子由tokens组成；

从视觉层面，网页由不同尺寸的图层，依次堆叠而成；

从底层代码逻辑看，html由不同高度以及大小的子树构成。

内在的对齐逻辑

多种模态的基本元素之间，存在多对多的对齐关系。

对于dom-tree的结点，对应视觉层面的一个图层，亦可对应着一个或者多个句子

一个句子，可能对应着一个结点，也可能对应着多个结点

一个例子：多模态的网页表示

△语义：句子{图像、视频等可文本化）的集合

△结构：dom结点构成的树

△视觉：图层的叠加（轮廓图）

由于网页的多模态性，多粒度性，以及潜在对齐关系的特点，使得对网页的建模，与对富文本的建模思路有着显著的不同。如果将网页作为富文本处理，会丢失大量的信息

举一个简单的例子，一个文本位于网页的不同位置（譬如正文区域，推荐区域），它的重要性是完全不一样的。

而复杂的业务下游应用，例如网页质量甄别，网页结构化分块等，仅依赖文本的语义信息是远远不够的，需要综合考虑多模态的信息，以及多模态间的对齐信息。

下面，结合业界研究和我们的探索，从多模态信息融合、预训练方案方面展开。最后，探讨LLM时代，网页多模态模型的可能的探索方向。

02 多模态多粒度特征融合

如何将多粒度，多模态的特征融合，是一个复杂的问题。

1. 多粒度信息的表示

这个部分，业内解决方案较多。

对语义信息建模，基于hierarchical attention的有较多方案。一种方式，是通过bert等编码器，输入tokens，取CLS单元输出作为句子的向量表示；再通过transformer结构，输入句子向量，计算句子间attention，得到句子以及篇章的稠密向量表示，用于下游任务。

对于结构建模，以html-dom为基本单元。通过全连接层，融合bounding box坐标、webkit提取的css style信息等。

对于视觉建模，可以基于vit，以patch为基本单元。

2. 多对多对应关系下，多模态信息融合

这部分，相关研究主要有四种方案：顶层融合，底层融合、多模态统一建模以及多模态交叉attention的方案。

底层融合即在输入层将多模态信息对齐后拼接作为transformer层的输入。这种方案对多任务预训练方案设计（包括任务类型，多任务loss权重设计）要求较高，不利于多种模态的信息的平衡。

顶层融合即在顶层获取一个结点或者语句对应的多模态向量，拼接后用于下游分类或回归任务。缺点在于，各模态独立建模的时候，缺少了相关信息交互，不能充分利用多模态之间的对齐信息。

多模态统一建模，以LayoutV2为例，将文本、图片信息通过不同的编码器定长编码后，输入统一的transformer中。对于多模态综合理解任务来说，很难在输入层显示的注入多模态的对齐信息；网页结构的单元向量与语义、视觉（网页轮廓图）的单元向量亦很难通过浅层的编码器投影到相同的语义空间内。

通过对比，认为在网页建模场景下，多模态交叉attention是一个较好的方案。具体来说，各模态分域表示，域之间相互独立；通过多模态交叉attention层完成多模态间信息交互。DocFormer提出的multi-modal attention，Beit3提出的MultiWay Transformer等本质上均为这种思路。

在多对多对齐关系下（即一个模态的基本单元，可能对应另外一个模态多个基本单元）。可使用聚合函数（例如average-pooling，lstm等），将对应模态上一层transformer-encode输出的对应单元序列，通过聚合操作后变换为定长向量，输入到多模态attention层计算。

03 预训练任务设计

如何设计针对多个模态，不同粒度的任务，以及如何低成本的构建伪标签，是训练网页基座模型的关键。

分析业务中下游任务的特点，在预训练阶段设计了如下4个类别的的预训练任务。

对于细粒度的语义预训练场景，借鉴token粒度MLM的思路，mask完整的句子，并且通过decoder重建句子。

对于粗粒度的篇章预训练场景，结合搜索点击日志，mask掉title后，通过decoder去噪重建title以及生成用户点击的query。

对于细粒度的html-dom粒度预训练场景，通过html_tag mask/重建，结点乱序重排进行训练。

对于篇章粒度的结构任务，通过GPT等生成页面类型的伪标签，作为监督信号训练。

04 展望：LLM时代的网页基座模型探索方向

现阶段，多模态大模型发展到新的阶段，已经可以将图片（视频）、文本通过统一的decoder模型处理。如何有效利用已有大模型的能力，低成本适配到网页，是当前研究的热点和难点。

一个朴素的思想，是将整个html源码输入给大模型，做进一步postpretrain使得模型适配网页。但是，由于网页源码的平均长度非常大（根据我们对百度网页库的统计，平均源码长度在160k），如果再将节点的样式以style标签形式注入，源码长度预计会翻数十倍。面向海量网页计算极难落地。再者，针对网页场景下做若干轮post-pretrain成本亦很高。

一个可行思路是，通过adaptor网络，将网页html-dom的结构、位置以及视觉信息变换到已有多模态大模型的空间中，压缩成若干定长向量表示。

通过adaptor网络与LLM联合训练，调低LLM的学习率（尽量不扰动已有LLM的参数，保留LLM的泛化性）；通过特殊标签，注入adaptor产出的tokens向量，让LLM解释隐式向量代表的含义，训练adaptor网络。