谷歌發(fā)布最新零樣本學(xué)習(xí)看圖說(shuō)話模型，多類型任務(wù)直接上手
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谷歌新推出了弱監(jiān)督看圖說(shuō)話模型SimVLM，能夠輕松實(shí)現(xiàn)零樣本學(xué)習(xí)（zero-shot）任務(wù)遷移。
從文字描述圖像到回答圖片相關(guān)問(wèn)題，模型無(wú)需微調(diào)也能樣樣精通。
對(duì)于一般的視覺(jué)語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練（VLP）模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中要求包含大量精準(zhǔn)標(biāo)簽。而模型的任務(wù)遷移，則需要針對(duì)特定任務(wù)重新進(jìn)行數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽標(biāo)注。
總結(jié)下來(lái)，就是標(biāo)注數(shù)據(jù)集不僅耗時(shí)耗力，還不能多任務(wù)通用。
能不能開(kāi)發(fā)出一種又簡(jiǎn)單又萬(wàn)能的VLP模型呢？
谷歌新開(kāi)發(fā)的這款模型使用了弱監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，通過(guò)利用大量的弱對(duì)齊圖像-文本對(duì)進(jìn)行建模，簡(jiǎn)化了VLP的訓(xùn)練流程，大大降低了訓(xùn)練的復(fù)雜性。
SimVLM使用前綴語(yǔ)言建模的單一目標(biāo)進(jìn)行端到端訓(xùn)練，并直接將原始圖像作為輸入。這些設(shè)置允許模型對(duì)大規(guī)模的弱標(biāo)記數(shù)據(jù)集進(jìn)行利用，從而能夠更好地實(shí)現(xiàn)零樣本學(xué)習(xí)泛化效果。
SimVLM模型是如何實(shí)現(xiàn)的？
SimVLM模型的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程采用了前綴語(yǔ)言建模(PrefixLM)的單一目標(biāo)，接受序列的前綴作為輸入，通過(guò)模型解碼器來(lái)預(yù)測(cè)其延續(xù)的內(nèi)容。
對(duì)于數(shù)據(jù)集中的圖像-文本對(duì)，圖像序列可視作其文本描述的前綴。
這種方法可以簡(jiǎn)化訓(xùn)練過(guò)程，最大限度地提高模型在適應(yīng)不同任務(wù)設(shè)置方面的靈活性和通用性。
模型的主干網(wǎng)絡(luò)，則使用了在語(yǔ)言和視覺(jué)任務(wù)上均表現(xiàn)突出的Transformer架構(gòu)。
對(duì)輸入的原始圖像數(shù)據(jù)提取上下文patch，這里采用了ResNet卷積網(wǎng)絡(luò)。
如上圖所示：視覺(jué)模態(tài)中，圖片被分割成多個(gè)patch，然后壓縮為一維序列。文本模態(tài)語(yǔ)句則被映射到了一個(gè)表征向量中。
本模型使用了包含大約1.8B噪聲的圖像-文本對(duì)ALIGN訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)更好的零樣本學(xué)習(xí)泛化能力。
為了補(bǔ)償訓(xùn)練集中的噪聲影響，訓(xùn)練模型另外還使用了共800G的Colossal Clean Crawled Corpus (C4)數(shù)據(jù)集。
SimVLM模型基礎(chǔ)性能如何？
模型的預(yù)訓(xùn)練完成后，需要在多模式任務(wù)中對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，以測(cè)試性能。
這里用到的多模式任務(wù)有：VQA、NLVR2、SNLI-VE、COCO Caption、NoCaps和Multi30K En-De。
將SimVLM模型與現(xiàn)有的功能完善的模型進(jìn)行比較，測(cè)試結(jié)果如上表所示，參與評(píng)估的SimVLM模型還包括了三種不同規(guī)模：8600萬(wàn)參數(shù)、3.07億參數(shù)和6.32億參數(shù)。
跨模式任務(wù)的測(cè)試結(jié)果中，SimVLM模型的性能表現(xiàn)最好（數(shù)據(jù)越大越好），除了CoCo Caption的B@4指標(biāo)，在其他任務(wù)上都取得了新的SOTA結(jié)果，充分證明了該模型的先進(jìn)性。
SimVLM模型零樣本泛化
SimVLM模型在跨模式任務(wù)測(cè)試中可以取得不錯(cuò)的性能表現(xiàn)，那么它能否順利執(zhí)行零樣本跨模態(tài)轉(zhuǎn)移呢？
預(yù)訓(xùn)練的SimVLM模型僅對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)或完全不進(jìn)行微調(diào)，通過(guò)圖像字幕、多語(yǔ)言字幕、開(kāi)放式VQA和視覺(jué)文本生成等任務(wù)，對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試。
測(cè)試結(jié)果如下圖所示：
給定圖像和文本提示，預(yù)訓(xùn)練模型無(wú)需微調(diào)即可預(yù)測(cè)圖像的內(nèi)容。
除此之外，未進(jìn)行過(guò)微調(diào)的模型在德語(yǔ)字幕生成、數(shù)據(jù)集外的答案生成、基于圖像內(nèi)容的文字描述、開(kāi)放式視覺(jué)問(wèn)題回答等應(yīng)用上均有不錯(cuò)的表現(xiàn)。
為了量化SimVLM的零樣本學(xué)習(xí)性能，這里采用了預(yù)訓(xùn)練的固化模型在COCO Caption和NoCaps上進(jìn)行解碼，然后與監(jiān)督標(biāo)準(zhǔn)基線（Sup.）進(jìn)行比較。
從結(jié)果對(duì)比上來(lái)看，即使沒(méi)有監(jiān)督微調(diào)，SimVLM也可以達(dá)到有監(jiān)督的訓(xùn)練質(zhì)量水平。
作者介紹
本研究的第一作者是谷歌學(xué)生研究員王子瑞，現(xiàn)就讀于卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，曾以第一作者身份在ICLR、EMNLP、CVPR等頂會(huì)上發(fā)表了多篇論文。
截止到2020年12月20日，他在SuperGLUE數(shù)據(jù)集上獲得了第一個(gè)超過(guò)人類得分的SOTA性能（分?jǐn)?shù)超過(guò)90），目前則被百度團(tuán)隊(duì)趕超，位居第二。
這一次開(kāi)發(fā)的SimVLM也在6個(gè)視覺(jué)語(yǔ)言基準(zhǔn)測(cè)試中達(dá)到了單模型SOTA性能，并實(shí)現(xiàn)了基于文本引導(dǎo)的零樣本學(xué)習(xí)泛化能力。
