BLIP-2 2022.01
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· 2023-07-05
- 论文时间：2023年1月
- 官方github：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2
- BLIP-2：在冻结图像encoders和LLMs辅助下，提升语言-图像预训练效果
1. 论文目的
- 背景：端对端的训练模式，使得视觉-语言预训练大模型的成本变得越来越高。
- 目的：提出一个通用高效的视觉-语言预训练框架，不用全参训练就可以提升效果
2. 背景知识
- 交叉注意力（cross attention，CA）
- 互信息（mutual information）
- LM Loss / Prefix LM Loss
- ViT / OPT / FlanT5
3. 模型方法 —— 两阶段训练、联合学习三个任务
BLIP-2，一个新的视觉-语言预训练方法，通过冻结单模态预训练模型来提升效果。为了实现跨模态交互，论文提出Query Transformer（Q-Former），并分为两个阶段进行预训练。
3.1 模型架构
如下图，Q-Former包括两个共享自注意力层的Transformer子模块，
- 图像transformer模块，和冻结的图像编码器相互作用；其输入是一系列可学习的query embeddings，它们在自注意力层（SA）中相互作用；交叉注意力层（CA）用于将query embeddings和冻结图像编码器提取的特征进行相互作用。
- 文本transformer，可作为文本编码器和解码器；输入是文本embeddings，自注意力层和图像transformer模块共享，以此使得文本可以与queries相互作用。
从实验细节上看，Q-Former用预训练的 进行初始化，但是交叉注意力层的参数是随机初始化的。总的来说，Q-Former包含了188M的参数量。值得注意，queries是作为模型的参数，不是模型输入。 实验中使用32个queries，每个query有768维，和Q-Former隐含层维度一致，论文使用 来表示query表征的输出，它的维度远比冻结的图像编码器特征维度小（比如ViT-L/14的输出特征维度是 ）。
3.2 一阶段预训练 —— 视觉-语言表征学习
通过带冻结参数的图像编码器进行视觉-语言表征学习（representation learning），旨在让queries学习如何提取出和文本最相关的视觉表征。受BLIP-1的启发，联合学习三个子任务，并共享同样的输入格式和模型参数，每个任务采用不同的注意力掩码策略用于控制queries和text之间的交互。
3.2.1 任务一：图像-文本匹配（Image-Text Matching，ITM）
- 目的：旨在学习图像和文本表征之间的细粒度对齐
- 本质：二元分类任务，即判断image-text pair是否positive（匹配）还是negative（不匹配）
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掩码策略：双向自注意力掩码，所有queries和texts都可以互相关注到
- 多模态特征矩阵：query embeddings
- 分类任务：将每个query嵌入输入到两分类线性分类器得到logit，然后对所有logits取平均
- 负采样技术：难负样本挖掘策略（hard negative mining）
3.2.2 任务二：基于图像的文本生成（Image-grounded Text Generation，ITG）
- 目的：给定输入图像作为条件，生成文本。
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掩码策略：多模态因果自注意力掩码，类似在UniLM的掩码策略；细节如下图所示
除此之外，论文还用一个新的标记 [DEC] 作为第一个文本token来替代原先的 [CLS] 标记，表示开始解码任务。 - queries的作用：被强制用于抽取和文本相关的视觉特征，原因是Q-Former不允许文本tokens直接关注到（冻结参数的）图像编码器提取的视觉特征，所以需要先通过queries将生成文本所需的视觉信息提取出来，然后文本tokens才能通过自注意力层关注到必要的视觉信息。
3.2.3 任务三：图像-文本对比学习（Image-Text Contrastive Learning，ITC）
- 目的：学习如何对齐图像表征和文本表征，以最大化他们之间的互信息（mutual information）
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方式：通过image-text pair的正负样本相似度之间的比较进行学习，具体如下
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掩码策略：单模态自注意力掩码策略（如下），使得queries和文本之间都不能看到彼此，目的是防止信息泄露
- 优势：由于使用了冻结的图像编码器，相比于端对端全参训练而言，每个GPU可以fit进更多的样本
3.3 二阶段预训练 —— 视觉-语言生成学习
在生成式预训练阶段，将第一阶段预训练后的Q-Former、冻结的图像编码器、冻结的LLM三者连接起来，如下图所示，
论文用全连接（FC）层将输出的query特征嵌入 映射到和文本嵌入的维度相同的特征，然后将该特征拼接到输入文本嵌入的前面，用作软视觉提示（soft visual prompts）来约束LLM的生成内容。
3.3.1 方法优势
- 因为在第一阶段预训练中，Q-Former已经获取了提取文本相关的视觉信息的能力，也就意味着它能摒弃不相关的视觉信息，提供更多实际有用的视觉信息给到LLM
- 减少了LLM去学习视觉-语言对齐的负担，也因此缓解了知识灾难性遗忘的问题
3.3.2 基于两种类型的LLM实验
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基于decoder-only的LLMs，用LM损失进行预训练
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基于encode-decoder的LLMs，用Preifx LM损失进行预训练。如下图，将输入text分成两部分，text前缀部分（“a cat”）和视觉表征拼接一起作为LLM编码器的输入；text的后缀部分（“wearing sunglasses”）是生成目标，用于LLM的decoder部分的训练
4. 实验
4.1 预训练数据集与构建
总共129M张图像，包括：
- COCO
- Visual Genome
- CC3M
- CC12M
- SBU
- LAION400M（只用其中的115M张图像）
采用CapFilt方法（在BLIP 2022.02中有介绍），基于 标题生成模型，对网络图像生成10个候选标题，然后和原始标题一并进行排序，根据CLIP（ViT-L/14）模型计算的图像-文本相似度进行排序。实验中，排序前2的标题固定被用作训练，每一步迭代时，随机从这两个标题中选一个作为“y”。
4.2 图像编码器选型
两种SOTA的ViT模型：
- CLIP的ViT-L/14（2021年）
- EVA-CLIP的ViT-G/14（2022年）
4.3 LLM选型
- OPT系列（2022年），作为decoder-only的LLMs
- FlanT5系列（2022年），作为encoder-decoder的LLMs
4.4 预训练参数设置
- 迭代步数：第一阶段预训练250k；第二阶段预训练80k
- batch大小：
- 第一阶段：对于ViT-L设置2320；对于ViT-G设置1680
- 第二阶段：对于OPT设置1920；对于FlanT5设置1520
