基于圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)

圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等，目前的學(xué)術(shù)設(shè)定難度尚可。但是， 一旦知識范圍擴(kuò)展，到了open-ended scenario，任務(wù)難度立刻劇增 。但是DeepMind的Flamingo模型在這些挑戰(zhàn)場景中使用同一個模型便做到了。當(dāng)時看到論文中的這些例子，十分驚訝！

可以看到，F(xiàn)lamingo模型不僅可以做到open-ended captioning、VQA等，甚至可以計(jì)數(shù)、算數(shù)。其中很多額外的知識，比如火烈鳥的發(fā)源地等知識，對于單模態(tài)的語言模型如GPT-3、T5、Chinchilla等可以說是難度不大。

但是對于傳統(tǒng)的多模態(tài)模型而言，很難通過傳統(tǒng)的img-text pair學(xué)到如此廣闊的外部知識，因?yàn)楹芏嘀R是蘊(yùn)含在基于文本的單模態(tài)中的（如維基百科） 。所以，DeepMind在多模態(tài)領(lǐng)域的發(fā)力點(diǎn)就在 站人語言模型的巨人肩膀上，凍住超大規(guī)模訓(xùn)練的語言模型，將多模態(tài)模型設(shè)計(jì)向NLP大模型靠攏。

Frozen

要介紹Flamingo模型，不得不先介紹DeepMind在NeurIPS 2021發(fā)表的前作Frozen。Frozen模型十分簡單，作者使用一個預(yù)訓(xùn)練好的語言模型，并且完全凍結(jié)參數(shù)，只訓(xùn)練visual encoder。

模型結(jié)構(gòu)：其中LM模型是在C4數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的包含7B參數(shù)的transformer結(jié)構(gòu)，visual encoder是NF-ResNet50。訓(xùn)練數(shù)據(jù)：訓(xùn)練時只采用了CC3M數(shù)據(jù)集，包含300萬img-text pair，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不大。Frozen框架如下。其中視覺特征可以看作是LM模型的prompt，凍結(jié)的語言模型就在視覺特征的“提示”下，做出應(yīng)答。

Frozen模型結(jié)構(gòu)

可以看到，通過一些img-text pair的約束，unfrozen的visual encoder是朝著frozen LM靠攏和對齊的。該算法在預(yù)訓(xùn)練時只使用了captioning語料CC3M，并且知識的豐富度也有限。那么，F(xiàn)rozen模型能做什么呢？

Frozen模型在下游場景的應(yīng)用

雖然由caption數(shù)據(jù)（CC3M）訓(xùn)練，它竟然可以做VQA甚至基于知識的VQA，比如上圖，你告訴它飛機(jī)是萊特兄弟發(fā)明的，它就能類比出蘋果手機(jī)是喬布斯創(chuàng)造的。很顯然， 這種外部知識肯定不是CC3M中有限的img-text pair能夠給予的，無非是來源于從始至終未參與訓(xùn)練、凍結(jié)的LM模型 。接下來作者做了一系列實(shí)驗(yàn)，可以看到，其實(shí)Frozen距離SOTA模型仍十分遙遠(yuǎn)。

Frozen實(shí)驗(yàn)結(jié)果

可以看到，F(xiàn)rozen模型距離VQA和OKVQA數(shù)據(jù)集上的SOTA算法仍有十分巨大的gap。

幾個有意思的現(xiàn)象：

如果模型看不到圖片（blind模型）,只依賴于LM模型，效果尚可，但是明顯低于看得見圖片的模型。 說明Frozen確實(shí)對img-text模態(tài)進(jìn)行了對齊，學(xué)習(xí)到了如何參考圖片信息再做出應(yīng)答 ；

few-shot甚至zero-shot就可以達(dá)到還不錯的性能；

end-to-end finetune LM模型效果會下降，說明由大量單模態(tài)訓(xùn)練出的LM模型參數(shù)很容易被少量的img-text數(shù)據(jù)破壞掉。證明了本文觀點(diǎn)，LM模型需要Frozen才能保留文本信息學(xué)到的知識!

Flamingo

介紹完了Frozen，那么DeepMind團(tuán)隊(duì)再接再厲，創(chuàng)造效果驚艷的Flamingo模型就順理成章了。相比于Frozen，F(xiàn)lamingo模型的幾點(diǎn)改進(jìn)：

更強(qiáng)的LM模型： 70B參數(shù)的語言模型Chinchilla；

更多的可訓(xùn)練參數(shù)： visual encoder這次也凍結(jié)了，但是圖片特征采樣模型可以訓(xùn)練，更重要的是LM模型的各層中也嵌入了可學(xué)習(xí)的參數(shù)，可訓(xùn)練參數(shù)總量高達(dá)10B；

更恐怖的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：不僅加入了ALIGN算法的18億img-text pair，數(shù)百萬的video-text pair。此外，還有大量的不匹配的圖文信息，來源于MultiModal MassiveWeb (M3W) dataset，其中圖片數(shù)量上億，文本大概有182 GB?？梢允褂胾npaired img-text數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練也是Flamingo模型的一大亮點(diǎn)。總而言之，它的數(shù)據(jù)量十分恐怖，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前業(yè)界的多模態(tài)算法比如CLIP、ALIGN、SimVLM、BLIP等。

下面看看Flamingo的模型結(jié)構(gòu)：

Flamingo模型結(jié)構(gòu)

可以看到， 不同于Frozen，這一次visual encoder也是凍結(jié)的。參數(shù)可以學(xué)習(xí)的就兩部分，一個是Perceiver Resampler，一個是嵌入在LM模型中的Gated Block。Perceiver Resampler結(jié)構(gòu)如下：

Perceiver Resampler結(jié)構(gòu)

Perceiver Resampler結(jié)構(gòu)一目了然，一些可學(xué)習(xí)的embedding作為query，然后圖片特征或者時續(xù)的視頻特征attend到query上，作為最后的輸出。

gated xattn-dense結(jié)構(gòu)

嵌入在LM模型中的gated xattn-dense的結(jié)構(gòu)同樣一目了然，使用文本信息作為query去aggregate視覺信息。其中text embedding作為query，visual embedding作為key和value。類比于transformer結(jié)構(gòu)，唯一小的差別就是cross-attention和FFN之后額外加了一個gate。

介紹完了Flamingo的模型結(jié)構(gòu)，簡單看看它的爆表性能吧，可以說，下游場景中只用few-shot的情況下做到這種程度，讓人驚訝...... 在一些答案集合固定的任務(wù)中，比如傳統(tǒng)的VQAv2中優(yōu)勢不明顯， 但是open-ended的knowledge-based VQA任務(wù)中，比如OKVQA，只用few-shot就可以刷新當(dāng)前SOTA 。 在盲人場景的VizWiz以及OCR信息特別多的TextVQA等任務(wù)中，效果同樣可圈可點(diǎn)。一些基于視頻的QA比如NextQA和iVQA效果同樣刷新當(dāng)前最好性能......

如果Flamingo不使用few-shot模式，而進(jìn)行fine-tune模式，論文中顯示，同樣可以刷新不少業(yè)界SOTA指標(biāo)，這里就不列舉了。最后再列出幾個讓人驚嘆的示例結(jié)束本文，準(zhǔn)備再去好好研究一番論文細(xì)節(jié)。

多模態(tài)描述，多模態(tài)問答，多模態(tài)對話，多模態(tài)推薦……以前很多人覺得很遙遠(yuǎn)，但是近年來進(jìn)展飛速，距離實(shí)際場景的gap也在逐步縮小，未來可期～