01、概述

在當(dāng)今的人工智能研究領(lǐng)域，跨模態(tài)學(xué)習(xí)正逐漸成為一個(gè)熱門(mén)話題，尤其是在視覺(jué)和文本的結(jié)合上。其中，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型作為一個(gè)重要的基礎(chǔ)模型，憑借其在視覺(jué)和文本信號(hào)之間的深度聯(lián)系，已經(jīng)成為多模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的佼佼者。通過(guò)對(duì)大規(guī)模圖像-文本對(duì)進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)，CLIP能夠同時(shí)理解圖片和文本，并在零-shot任務(wù)中表現(xiàn)出色，支持圖像分類(lèi)、檢測(cè)、分割、以及圖像-文本檢索等任務(wù)。

然而，盡管CLIP在眾多任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，它也有自己的短板，尤其是在處理復(fù)雜、長(zhǎng)文本描述時(shí)常常力不從心。隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）的快速發(fā)展，它們?cè)谖谋纠斫夂蜕煞矫娴膹?qiáng)大能力為CLIP帶來(lái)了新的突破。在這篇文章中，我們將深入探討如何將LLM與CLIP結(jié)合，通過(guò)創(chuàng)新的訓(xùn)練方法提升視覺(jué)表示學(xué)習(xí)的性能，進(jìn)一步推動(dòng)跨模態(tài)學(xué)習(xí)的發(fā)展。

02、CLIP的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)

CLIP自誕生以來(lái)，憑借其創(chuàng)新的多模態(tài)訓(xùn)練方法，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的成果。CLIP通過(guò)將視覺(jué)和文本信號(hào)映射到同一個(gè)特征空間，能夠很好地完成圖像-文本配對(duì)、圖像理解、以及文本到圖像/視頻生成等任務(wù)。它的強(qiáng)大之處在于，它并不依賴(lài)于傳統(tǒng)的視覺(jué)編碼器，而是通過(guò)大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和詳細(xì)的文本描述進(jìn)行訓(xùn)練，使得它能夠捕捉到更多的“人類(lèi)知識(shí)”。

然而，CLIP在面對(duì)復(fù)雜的長(zhǎng)文本描述時(shí)，常常表現(xiàn)不佳。這是因?yàn)樵糃LIP的文本編碼器未能很好地處理長(zhǎng)文本的語(yǔ)義關(guān)系，尤其是當(dāng)文本包含多層次或復(fù)雜的描述時(shí)，CLIP的表現(xiàn)往往不盡如人意。

LLM與CLIP的結(jié)合：挑戰(zhàn)與機(jī)遇

近年來(lái)，隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）的崛起，尤其是像GPT系列、Llama等語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，CLIP的短板逐漸顯現(xiàn)出了解決的可能性。LLM在語(yǔ)言理解、生成以及跨文本任務(wù)中的卓越能力，使其成為增強(qiáng)CLIP文本處理能力的理想候選。然而，將LLM與CLIP結(jié)合并非易事，主要原因在于CLIP的文本編碼器本身的限制。

研究表明，直接將LLM整合進(jìn)CLIP，往往會(huì)導(dǎo)致性能下降。這是因?yàn)長(zhǎng)LM與CLIP的原始設(shè)計(jì)并不完全兼容。為了突破這一局限，研究人員提出了一種創(chuàng)新方法——LLM2CLIP。這一方法通過(guò)替換CLIP的文本編碼器，并用LLM增強(qiáng)CLIP的視覺(jué)編碼器，以期更好地將文本與圖像結(jié)合，提升整體性能。

03、LLM2CLIP：創(chuàng)新性的多模態(tài)訓(xùn)練方法

為了應(yīng)對(duì)CLIP在處理長(zhǎng)文本時(shí)的不足，復(fù)旦大學(xué)和微軟的研究人員提出了LLM2CLIP這一新方法。該方法通過(guò)替換CLIP的原始文本編碼器，將LLM的強(qiáng)大知識(shí)引入到CLIP模型中，從而實(shí)現(xiàn)視覺(jué)和文本信息的更好融合。

關(guān)鍵創(chuàng)新：替換文本編碼器與對(duì)比訓(xùn)練

LLM2CLIP的核心創(chuàng)新之一是直接替換CLIP的文本編碼器。傳統(tǒng)上，CLIP的文本編碼器并未能很好地處理長(zhǎng)文本的復(fù)雜性，而LLM則通過(guò)其強(qiáng)大的語(yǔ)言模型能力，能夠更清晰地理解長(zhǎng)文本中的細(xì)節(jié)和語(yǔ)義。這一替換使得CLIP在處理復(fù)雜文本時(shí)能夠更加高效，尤其在圖像-文本匹配任務(wù)中，表現(xiàn)得更加出色。

除此之外，LLM2CLIP還引入了一種名為“對(duì)比優(yōu)化微調(diào)”（caption contrastive fine-tuning）的技術(shù)，幫助改進(jìn)LLM對(duì)圖像描述的理解。通過(guò)這種方法，LLM的能力得到了顯著增強(qiáng)，不僅能夠更好地區(qū)分不同的圖像描述，還能將這些描述與圖像進(jìn)行更加精準(zhǔn)的匹配。

微調(diào)與數(shù)據(jù)集的使用

為了驗(yàn)證LLM2CLIP的有效性，研究人員在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。主要使用了CC-3M數(shù)據(jù)集，這是一組包含圖像和對(duì)應(yīng)文本描述的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)該數(shù)據(jù)集的微調(diào)，LLM2CLIP在圖像-文本檢索任務(wù)中表現(xiàn)得比傳統(tǒng)的CLIP和EVA模型更為優(yōu)越。

在實(shí)驗(yàn)中，研究人員測(cè)試了不同大小的數(shù)據(jù)集對(duì)模型性能的影響。結(jié)果表明，使用增強(qiáng)后的圖像描述進(jìn)行訓(xùn)練，能夠有效提高性能。而當(dāng)使用未經(jīng)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型時(shí)，CLIP的表現(xiàn)反而變差。這也表明了微調(diào)的重要性。通過(guò)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)增強(qiáng)和對(duì)比優(yōu)化，LLM2CLIP在圖像-文本匹配任務(wù)中成功超越了現(xiàn)有的SOTA（State of the Art）模型，取得了16.5%的性能提升。

04、LLM2CLIP的全球化潛力

LLM2CLIP不僅僅是在單一語(yǔ)言環(huán)境下的突破。其跨語(yǔ)言能力的提升，使其在全球化應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大潛力。通過(guò)將LLM2CLIP與像Llava 1.5這樣的多語(yǔ)言模型結(jié)合，研究人員成功將CLIP從一個(gè)僅限于英語(yǔ)數(shù)據(jù)的模型，轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)能夠在多種語(yǔ)言環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異的跨語(yǔ)種模型。

這一轉(zhuǎn)變?yōu)槿蚍秶鷥?nèi)的圖像-文本檢索任務(wù)提供了強(qiáng)大的支持。無(wú)論是在不同語(yǔ)言的圖像描述之間進(jìn)行匹配，還是跨語(yǔ)言的圖像生成，LLM2CLIP都能夠提供高效且準(zhǔn)確的解決方案。

05、未來(lái)展望：更強(qiáng)大的多模態(tài)模型

LLM2CLIP的成功，不僅僅代表著一個(gè)單一模型的突破，它為多模態(tài)學(xué)習(xí)的發(fā)展指明了方向。通過(guò)結(jié)合強(qiáng)大的語(yǔ)言模型，CLIP能夠在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)獲得更好的表現(xiàn)，未來(lái)的研究可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更多的創(chuàng)新。

未來(lái)，研究人員可能會(huì)在數(shù)據(jù)集的選擇、訓(xùn)練方式、以及LLM的微調(diào)策略上進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。例如，使用Laion-2Band和Recaption-1B等更大的數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步提高LLM2CLIP的性能和表現(xiàn)。這不僅可以推動(dòng)圖像-文本匹配的進(jìn)步，還可以在文本到圖像的生成、視頻理解等領(lǐng)域取得更大的突破。

06、結(jié)語(yǔ)

LLM2CLIP的提出，標(biāo)志著視覺(jué)與語(yǔ)言模型融合的新紀(jì)元。通過(guò)引入強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型，LLM2CLIP有效解決了CLIP在處理復(fù)雜文本時(shí)的短板，提升了圖像-文本匹配任務(wù)的性能。未來(lái)，隨著更多創(chuàng)新技術(shù)的加入，LLM2CLIP將成為跨模態(tài)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要基石，推動(dòng)人工智能向更加智能化、更加精確的方向發(fā)展。

這項(xiàng)工作不僅為CLIP的訓(xùn)練提供了新的思路，也為未來(lái)的多模態(tài)任務(wù)開(kāi)辟了廣闊的前景。隨著大規(guī)模語(yǔ)言模型和視覺(jué)模型的不斷發(fā)展，跨模態(tài)學(xué)習(xí)將無(wú)疑成為人工智能的重要研究方向，而LLM2CLIP無(wú)疑是這一領(lǐng)域的重要里程碑。

參考：

1. ??https://github.com/microsoft/LLM2CLIP/??
2. ??https://arxiv.org/abs/2411.04997??

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/YAjIQKRehNCooaiz8Atx9w??