本文經(jīng)AI新媒體量子位（公眾號ID:QbitAI）授權(quán)轉(zhuǎn)載，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

能讀圖的GPT-4震撼發(fā)布了！但要用它還得排隊。。。

不如先試試這個～

加上一個小模型，就能讓ChatGPT、GPT-3這類目前只能理解文本的大語言模型輕松讀圖，各種刁鉆的細節(jié)問題都能手拿把掐。

并且訓練這個小模型單卡（一塊RTX 3090）就能搞定。

效果呢，直接看圖。

比如說，給訓練后的GPT-3輸入一張“音樂現(xiàn)場”的圖片，問它：現(xiàn)場在舉辦什么活動？

毫不遲疑，GPT-3給出了音樂會的答案。

再來加點難度，再給GPT-3醬紫的一張照片，讓它來分辨照片中的簾子是什么類型的材質(zhì)。

GPT-3：蕾絲。

Bingo！（看來是有點兒東西在身上的）

這個方法呢，是杭州電子科技大學和合肥工業(yè)大學的一個團隊的最新成果：Prophet，半年前他們就已經(jīng)著手進行這項工作。

論文一作是杭電研究生邵鎮(zhèn)煒，他在1歲那年被診斷患有“進行性脊肌萎縮癥”，高考時遺憾與浙大擦肩，選擇了離家近的杭州電子科技大學。

目前該論文已經(jīng)被CVPR2023接收。

跨模態(tài)任務(wù)上達到新SOTA

話不多說，直接來看在Prophet這種方法的加持下GPT-3的讀圖能力。

我們先來看看它在數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果。

研究團隊在兩個基于外部知識的視覺問答數(shù)據(jù)集OK-VQA和A-OKVQA測試了Prophet，均創(chuàng)造了新SOTA。

更具體點，在OK-VQA數(shù)據(jù)集上，和Deepmind的擁有80B參數(shù)的大模型Flamingo對比，Prophet達到了61.1%的準確率，成功擊敗Flamingo（57.8%）。

并且在所需要的算力資源上，Prophet也是“吊打”Flamingo。

Flamingo-80B需要在1536塊TPUv4顯卡上訓練15天，而Prophet只需要一塊RTX-3090顯卡訓練VQA模型4天，再調(diào)用一定次數(shù)的OpenAI API即可。

其實，類似Prophet這種幫助GPT-3處理跨模態(tài)任務(wù)的方法之前也有，比如說PICa，以及之后的KAT和REVIVE。

不過它們在一些細節(jié)問題的處理中，可能就不盡如人意。

舉個栗子，讓它們一起讀下面這張圖，然后回答問題：圖片中的樹會結(jié)什么水果？

而PICa、KAT和REVIVE從圖片中提取到的信息只有：一群人在廣場上走路，完全忽略掉了后面還有一顆椰子樹。最終給出的答案也只能靠瞎猜。

而Prophet這邊，就不會出現(xiàn)這種情況，它解決了上述方法提取圖片信息不充分的問題，進一步激發(fā)了GPT-3的潛能。

那Prophet是怎么做的呢？

小模型+大模型

有效提取信息，并準確回答問題，能做到這些Prophet依賴的是它獨特的兩階段框架。

這兩個階段也分工明確：

• 第一階段：根據(jù)問題給出一些具有啟發(fā)性的答案；
• 第二階段：這些答案會縮一些范圍，使GPT-3有充分的空間發(fā)揮潛能。

首先是第一階段，研究團隊針對特定的外部知識VQA數(shù)據(jù)集訓練了一個改進的MCAN模型（一個VQA模型）。

訓練好模型后，從中提取兩種具有啟發(fā)性的答案：答案候選和答案感知示例。

其中，答案候選是以模型分類層輸出的置信度為依據(jù)對答案進行排序，選取里面的top10。

答案感知示例時指，將模型分類層之前的特征作為樣本的潛在答案特征，這個特征空間中最相近的標注樣本。

接下來就是第二階段，這一步相對來說就很簡單粗暴了。

講上一步得到的“啟發(fā)性答案”組織到prompt中，然后再將prompt輸入給GPT-3，在一定的提示之下完成視覺問答問題。

不過雖然上一步已經(jīng)給出一些答案提示，但這并不意味著GPT-3就要局限在這些答案中。

若提示給出的答案置信度太低或者正確答案并不在那些提示中，GPT-3完全完全有可能生成新的答案。

研究團隊

當然，除了研究成果外，這項研究背后的團隊也不得不提。

第一作者邵鎮(zhèn)煒在1歲時就確診“進行性脊肌萎縮癥”，是肢體一級殘疾，沒有生活自理能力，生活和學習需要母親的全程照顧。

不過雖然身體受限，但邵鎮(zhèn)煒對知識的渴求并沒有減弱。

2017年高考他拿下644分的高分，以第一名的成績被杭州電子科技大學計算機專業(yè)錄取。

期間還獲得2018年中國大學生自強之星、2020年度國家獎學金和2021年度浙江省優(yōu)秀畢業(yè)生等榮譽。

本科期間，邵鎮(zhèn)煒就已經(jīng)開始跟著余宙教授進行科研活動。

2021年，邵鎮(zhèn)煒在準備研究生推免時與浙大擦肩，于是留校加入了余宙教授課題組攻讀碩士研究生，目前他在讀研二，研究方向是跨模態(tài)學習。

余宙教授則是本次研究論文的二作以及通訊作者，他是杭電計算機學院最年輕的教授，教育部“復雜系統(tǒng)建模與仿真”實驗室副主任。

長期以來，余宙專攻多模態(tài)智能方向，曾帶領(lǐng)研究團隊多次獲得國際視覺問答挑戰(zhàn)賽VQA Challenge的冠亞軍。

研究團隊的大部分成員都在杭電媒體智能實驗室（MIL）。

該實驗室由國家杰青俞俊教授負責，近年來實驗室圍繞多模態(tài)學習方向發(fā)表一系列高水平期刊會議論文（TPAMI、IJCV、CVPR等），多次獲得IEEE期刊會議的最佳論文獎。

實驗室主持國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金重點項目等國家級項目20余項，曾獲得過浙江省自然科學一等獎，教育自然科學二等獎。