下面來(lái)詳細(xì)了解一下多模態(tài)大模型模態(tài)編碼器部分。今天首先來(lái)看下CLIP，OpenAI發(fā)表在2021年ICML上的一篇工作。

項(xiàng)目地址：https://github.com/OpenAI/CLIP

這篇工作的研究動(dòng)機(jī)：在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，通過(guò)大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT-3）已經(jīng)取得了顯著的成果，但在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，預(yù)訓(xùn)練模型仍然依賴于人工標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)集，嚴(yán)重影響了其在未見類別上的泛化性和可用性（需要用額外的有標(biāo)注數(shù)據(jù)）。因此其研究動(dòng)機(jī)主要在于探索如何通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)（Contrastive Learning）的方法，使模型能夠從大規(guī)模的未標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到語(yǔ)言和圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而更好地理解和生成多模態(tài)內(nèi)容。

01、方法介紹

傳統(tǒng)圖像模型聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)圖像特征提取器和一個(gè)線性分類器來(lái)預(yù)測(cè)一些標(biāo)簽，而CLIP聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)圖像編碼器和一個(gè)文本編碼器來(lái)預(yù)測(cè)一批（圖像，文本）訓(xùn)練樣本的正確配對(duì)（模型的核心是從自然語(yǔ)言與圖像配對(duì)的監(jiān)督中學(xué)習(xí)感知）。下面來(lái)詳細(xì)看下CLIP：

圖（1）是對(duì)提取的文本特征和圖像特征進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)。對(duì)于一個(gè)包含NN個(gè)文本-圖像對(duì)的訓(xùn)練batch，將N個(gè)文本特征和N個(gè)圖像特征兩兩組合，CLIP模型會(huì)預(yù)測(cè)出N²個(gè)可能的文本-圖像對(duì)的相似度，這里的相似度直接計(jì)算文本特征和圖像特征的余弦相似性（cosine similarity），即上圖所示的矩陣。這里共有N個(gè)正樣本，即真正屬于一對(duì)的文本和圖像（矩陣中的對(duì)角線元素），而剩余的N²?N個(gè)文本-圖像對(duì)為負(fù)樣本，那么CLIP的訓(xùn)練目標(biāo)就是最大N個(gè)正樣本的相似度，同時(shí)最小化N²?N個(gè)負(fù)樣本的相似度。

圖（2）是zero-shot的推理。給定一張圖片，如何利用預(yù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)去做分類呢？這里作者很巧妙地設(shè)置了一道“多項(xiàng)選擇”。具體來(lái)說(shuō)，給網(wǎng)絡(luò)一堆分類標(biāo)簽，比如cat, dog, bird，利用文本編碼器得到向量表示。然后分別計(jì)算這些標(biāo)簽與圖片的余弦相似度；最終相似度最高的標(biāo)簽即是預(yù)測(cè)的分類結(jié)果。作者提到，相比于單純地給定分類標(biāo)簽，給定一個(gè)句子的分類效果更好。比如一種句子模板 A photo of a ...，后面填入分類標(biāo)簽。這種句子模板叫做 prompt（提示）。這也很好理解：預(yù)訓(xùn)練時(shí)模型看到的大多是句子，如果在推理時(shí)突然變成單詞，效果肯定會(huì)下降。作者還說(shuō)，句子模板的選擇很有講究，還專門討論了prompt engineering，測(cè)試了好多種類的句子模板。提示信息有多種，從圖2中可以看到它用不同的類別替換一句話中不同的詞，形成不同的標(biāo)簽。推理過(guò)程中最關(guān)鍵的一點(diǎn)，有很高的自由度去設(shè)置“多項(xiàng)選擇題”。從前的分類網(wǎng)絡(luò)的類別數(shù)量是固定的，一般最后一層是跟著 softmax 的全連接層；如果要更改類別數(shù)量，就要更換最后一層；并且預(yù)測(cè)的內(nèi)容是固定的，不能超過(guò)訓(xùn)練集的類別范圍。但對(duì)于 CLIP 來(lái)說(shuō)，提供給網(wǎng)絡(luò)的分類標(biāo)簽不僅數(shù)量不固定，內(nèi)容也是自由的。如果提供兩個(gè)標(biāo)簽，那就是一個(gè)二分類問(wèn)題；如果提供1000個(gè)標(biāo)簽，那就是1000分類問(wèn)題。標(biāo)簽內(nèi)容可以是常規(guī)的分類標(biāo)簽，也可以是一些冷門的分類標(biāo)簽。這是 CLIP 的一大主要貢獻(xiàn)——擺脫了事先定好的分類標(biāo)簽。

圖2所示的例子解釋如下：根據(jù)任務(wù)的分類標(biāo)簽構(gòu)建每個(gè)類別的描述文本：A photo of {label}，然后將這些文本送入Text Encoder得到對(duì)應(yīng)的文本特征，如果類別數(shù)目為
N，那么將得到
N個(gè)文本特征；將要預(yù)測(cè)的圖像送入Image Encoder得到圖像特征，然后與N個(gè)文本特征計(jì)算縮放的余弦相似度（和訓(xùn)練過(guò)程一致），然后選擇相似度最大的文本對(duì)應(yīng)的類別作為圖像分類預(yù)測(cè)結(jié)果，進(jìn)一步地，可以將這些相似度看成logits，送入softmax后可以到每個(gè)類別的預(yù)測(cè)概率。

該工作的重點(diǎn)主要包括創(chuàng)建一個(gè)足夠大的數(shù)據(jù)集、一種有效的預(yù)訓(xùn)練方法、選擇和縮放一個(gè)模型、預(yù)訓(xùn)練等。

數(shù)據(jù)集方面，對(duì)比于自然語(yǔ)言領(lǐng)域的監(jiān)督訓(xùn)練，最值得借鑒的就是其訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模之大，并且其將互聯(lián)網(wǎng)上公開的文本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。對(duì)比之下，現(xiàn)有的圖片數(shù)據(jù)集規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，因此原文作者從互聯(lián)網(wǎng)上爬下來(lái)4億圖片-文本對(duì)，來(lái)用于實(shí)驗(yàn)。以此，能夠盡可能的覆蓋全各種視覺概念。數(shù)據(jù)集稱為WIT（WebImageText）。

預(yù)訓(xùn)練方法上，CLIP采用對(duì)比學(xué)習(xí)。具體來(lái)說(shuō)，CLIP模型將圖像和文本映射到同一表示空間，并通過(guò)對(duì)比不同圖像和文本對(duì)之間的相似性和差異性進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到具有良好泛化能力的特征表示。如果是預(yù)測(cè)一個(gè)圖像所對(duì)應(yīng)的文本，需要逐字逐句的去預(yù)測(cè)，非常復(fù)雜，效率較低，因?yàn)橐粡垐D像可能有多種文本描述，如果是使用對(duì)比學(xué)習(xí)的方法，預(yù)測(cè)一個(gè)圖像和一個(gè)文本是否配對(duì)，那任務(wù)就簡(jiǎn)單很多。將預(yù)測(cè)性目標(biāo)函數(shù)換成對(duì)比性目標(biāo)函數(shù)，訓(xùn)練效率提高了四倍。（最初的方法是類似于VirText，以預(yù)測(cè)圖像的標(biāo)題的方式，去聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)圖像的CNN和一個(gè)文本的transformer。但是最后發(fā)現(xiàn)這種方式效率很低。最終作者的方法是只預(yù)測(cè)哪段文本整體與哪幅圖像配對(duì)，而非預(yù)測(cè)該段文本的確切詞語(yǔ)）

模型選擇方面，對(duì)于image encoder，選擇ResNet-50/ViT（二選一）。對(duì)于text encoder，選擇用Transformer。

損失函數(shù)，溫度系數(shù)τ是設(shè)定的超參數(shù)，q和k可以表示相似度度量，分子部分表示正例之間的相似度，分母表示正例與負(fù)例之間的相似度。因此看出，相同類別相似度越大，不同類別相似度越小，損失就會(huì)越小。

02、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

零樣本遷移能力

零樣本遷移能力方面，CLIP在三個(gè)數(shù)據(jù)集上都獲得了遠(yuǎn)超Visual N-Grams的準(zhǔn)確率。

prompt的有效性

作者驗(yàn)證了文本描述時(shí)采用prompt的有效性（精度提升1.3%）。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，prompt learning的核心是通過(guò)構(gòu)建合適prompt（提示）來(lái)使預(yù)訓(xùn)練模型能夠直接應(yīng)用到下游任務(wù)中。

推理時(shí)，只使用類別標(biāo)簽作為文本描述效果并不夠好，原因如下：

1.詞語(yǔ)存在歧義性：如果我們直接采用類別標(biāo)簽作為文本描述，那么很多文本就是一個(gè)單詞，缺少具體的上下文，并不能很好的描述圖片內(nèi)容。比如在做物體檢測(cè)時(shí)，有一個(gè)類別是remote（遙控器）。但如果直接喂給文本編碼器，很可能被模型認(rèn)為是遙遠(yuǎn)的意思。所以 CLIP預(yù)訓(xùn)練時(shí)，用來(lái)描述圖片內(nèi)容的文本是一個(gè)句子，比如A photo of {label}。這里的label就只能是名詞，一定程度上消除了歧義性。

2. 使推理和預(yù)訓(xùn)練時(shí)保持一致（消除distribution gap）。

另外，還可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集來(lái)調(diào)整這個(gè)模板，進(jìn)而提升zero-shot的性能。例如當(dāng)數(shù)據(jù)集是Oxford-IIIT Pets數(shù)據(jù)集時(shí)（類別都是動(dòng)物），就可以將模板寫成：A photo of a {label}, a type of pet.；或者在做OCR任務(wù)時(shí)，在想找的那個(gè)文本或者數(shù)字上打上雙引號(hào)，模型就可能知道你是想找雙引號(hào)里面的內(nèi)容。

作者還嘗試了集成多個(gè)模板的效果，即在多個(gè)zero-shot分類器上進(jìn)行集成，這些分類器使用不同的提示模板來(lái)構(gòu)造不同的文本。由于是在嵌入空間(embedding space)而不是概率空間(probability space)上集成的，因此節(jié)約了計(jì)算成本。在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上，prompt ensembling都能夠提升模型性能。最終作者使用了80種模板來(lái)進(jìn)行集成，每種模板使用了不同的形容詞，來(lái)描述不同的情境。

zero-shot分類效果

為了測(cè)試CLIP的zero-shot分類的效果怎么樣，作者將在27個(gè)數(shù)據(jù)集上的分類效果做成了對(duì)比圖，下圖就是CLIP與基于ResNet-50做Linear Probe的對(duì)比。

綠色 + 表示相比ResNet-50提升了多少，藍(lán)色 - 表示相比ResNet-50降低了多少。最終在27個(gè)數(shù)據(jù)集中，CLIP在16個(gè)數(shù)據(jù)集上都超越了有監(jiān)督訓(xùn)練好的ResNet-50。

對(duì)于普通的物體分類任務(wù)，CLIP可以很好的做zero-shot遷移，例如車、食物、CIFAR10等數(shù)據(jù)集，因?yàn)閳D像中有可以描述出來(lái)的物體，那對(duì)應(yīng)的文本中也就有這種描述，因此可以很好的匹配；

但CLIP對(duì)于更加復(fù)雜或抽象的任務(wù)就表現(xiàn)比較弱，例如衛(wèi)星圖像分類、淋巴結(jié)腫瘤檢測(cè)等需要特定領(lǐng)域知識(shí)的分類任務(wù)，CLIP并沒(méi)有預(yù)訓(xùn)練到這些標(biāo)簽信息。

few-shot分類效果

作者認(rèn)為，對(duì)于特別難的任務(wù)，完全不給任何標(biāo)簽信息，有點(diǎn)強(qiáng)人所難了，不是很合理。所以論文還對(duì)比f(wàn)ew-shot性能，即只用少量的樣本來(lái)微調(diào)模型，這里對(duì)比了3個(gè)模型：在ImageNet21K上訓(xùn)練的BiT-M （big transfer），是一個(gè)很強(qiáng)的baseline；基于SimCLRv2訓(xùn)練的ResNet50；有監(jiān)督訓(xùn)練的ResNet50。

從結(jié)果來(lái)看，每類的訓(xùn)練樣本只有1個(gè)或2個(gè)的時(shí)候，效果還不如zero-shot CLIP；但當(dāng)每類的訓(xùn)練樣本增加到8個(gè)或16個(gè)的時(shí)候，效果則超越了zero-shot CLIP。這說(shuō)明對(duì)于一些難的數(shù)據(jù)集來(lái)說(shuō)，有一些訓(xùn)練樣本還是非常有必要的。

對(duì)于這個(gè)結(jié)果的解釋：CLIP在做Linear Probe的時(shí)候，需要扔掉文本編碼器部分，接著在圖像編碼器之后加一層線性分類器，所以分類方式不再是看圖像特征與文本特征最相近，而是重新訓(xùn)練一個(gè)線性分類器。新加的一層線性分類器是隨機(jī)初始化的，所以每類有1個(gè)標(biāo)注樣本是不夠的。這也是為什么一開始性能會(huì)比較差，但隨著訓(xùn)練樣本的增多，模型的分類性能會(huì)逐漸提升。

Linear probe CLIP對(duì)比

從圖中可以看到，在12個(gè)數(shù)據(jù)集上，用ViT結(jié)構(gòu)的CLIP效果最好，用ResNet的效果也比大多數(shù)模型要好；在27個(gè)數(shù)據(jù)集上，CLIP的效果吊打其他所有模型。這個(gè)結(jié)果就證明了CLIP模型的強(qiáng)大。

與現(xiàn)有ImageNet模型在自然分布轉(zhuǎn)移條件下的性能比較

圖中所有零樣本CLIP模型顯著提高了有效魯棒性，并將ImageNet準(zhǔn)確率與分布轉(zhuǎn)移下的準(zhǔn)確率之間的差距最多減少了75%。零樣本CLIP模型在魯棒性前沿方面與Taori等人研究過(guò)的所有204個(gè)先前模型呈現(xiàn)出完全不同的軌跡。這些結(jié)果表明，近期向大規(guī)模任務(wù)和數(shù)據(jù)集無(wú)關(guān)預(yù)訓(xùn)練的轉(zhuǎn)變，結(jié)合重新關(guān)注零樣本遷移評(píng)估，促進(jìn)了更魯棒系統(tǒng)的發(fā)展，并提供了對(duì)真實(shí)模型性能更為準(zhǔn)確的評(píng)估。

與Noisy Student EfficientNet-L2 對(duì)比

作者還在27個(gè)數(shù)據(jù)集上可視化了CLIP模型和用偽標(biāo)簽訓(xùn)練的EfficientNet的性能差異（ImageNet上表現(xiàn)最好）。從圖中可以看到，CLIP在21個(gè)數(shù)據(jù)集上的性能都超過(guò)了EfficientNet，并且很多數(shù)據(jù)集都是大比分超過(guò)。在其余6個(gè)表現(xiàn)不如EfficientNet的數(shù)據(jù)集上，CLIP也只比EfficientNet稍微低一點(diǎn)，差距并不大。

數(shù)據(jù)重疊分析

CLIP能實(shí)現(xiàn)這么好的zero-shot性能，大家很可能質(zhì)疑CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可能包含一些測(cè)試數(shù)據(jù)集中的樣例，即所謂的數(shù)據(jù)泄漏。關(guān)于這點(diǎn)，論文也采用一個(gè)重復(fù)檢測(cè)器對(duì)評(píng)測(cè)的數(shù)據(jù)集重合做了檢查，發(fā)現(xiàn)重合率的中位數(shù)為2.2%，而平均值在3.2%，去重前后大部分?jǐn)?shù)據(jù)集的性能沒(méi)有太大的變化，如下所示： 

• 左：雖然幾個(gè)數(shù)據(jù)集在檢測(cè)到的重疊和干凈示例上的zero-shot準(zhǔn)確度有高達(dá)±20%的明顯差異，但在35個(gè)數(shù)據(jù)集中只有5個(gè)具有99.5%的Clopper-Pearson置信區(qū)間，排除了0%的準(zhǔn)確度差異。其中2個(gè)數(shù)據(jù)集在重疊數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更差。
• 右：由于檢測(cè)到的重疊示例的百分比幾乎總是個(gè)位數(shù)，因此由于重疊導(dǎo)致的整體測(cè)試準(zhǔn)確度增益要小得多，Birdsnap的最大增幅僅為0.6%。同樣，當(dāng)使用單邊二項(xiàng)式檢驗(yàn)計(jì)算時(shí)，只有6個(gè)數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性提高具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

03、總結(jié)

CLIP 的最大貢獻(xiàn)在于打破了固定種類標(biāo)簽的桎梏，讓下游任務(wù)的推理變得更靈活。并且在 zero-shot 的情況下，它的效果很不錯(cuò)。在這篇工作發(fā)表之后，涌現(xiàn)出了一大批在其他領(lǐng)域的應(yīng)用，包括物體檢測(cè)、物體分割、圖像生成、視頻動(dòng)作檢索等。在創(chuàng)新度、有效性、影響力方面都非常出色。CLIP 將語(yǔ)言和圖像表示合二為一的能力為許多應(yīng)用打開了大門。雖然我們?nèi)祟惪梢愿兄煌愋偷臄?shù)據(jù)，包括文本、數(shù)據(jù)、音頻等。但是過(guò)去基于 AI 的模型已經(jīng)顯示出它們只能理解一種模態(tài)的弱點(diǎn)。有了 CLIP，也加速了“人工智能”理解世界的能力。