透過聚合與調整自然語言提示來增強 CLIP 模型的下游泛化能力

核心概念

本文提出了一種新的提示學習方法，透過從人類或大型語言模型生成的自然語言提示中提取文本知識，並將其蒸餾成一個名為 AAPE 的提示嵌入，從而提升 CLIP 模型在下游任務中的泛化能力。

摘要

論文摘要

Huang, C., Seto, S., Abnar, S., Grangier, D., Jaitly, N., & Susskind, J. (2024). Aggregate-and-Adapt Natural Language Prompts for Downstream Generalization of CLIP. Advances in Neural Information Processing Systems, 38.

本研究旨在解決大型預訓練視覺語言模型（如 CLIP）在下游任務中，特別是在專業領域或細粒度分類任務中，由於訓練數據不足而導致泛化能力不佳的問題。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Aggregate-and-Adapt Natural Language Prompts for Downstream Generalization of CLIP

by Chen Huang, ... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23698.pdf

深入探究

如何在不依賴大型語言模型的情況下，有效地獲取和利用文本知識來提升視覺語言模型的性能？

在不依賴大型語言模型 (LLM) 的情況下，可以通過以下幾種方法獲取和利用文本知識來提升視覺語言模型的性能：

利用現有的結構化知識庫: 可以使用 WordNet、ConceptNet 等知識庫來獲取圖像或類別的文本描述，並將其融入到模型訓練中。例如，可以使用知識庫中的語義關係來豐富圖像標籤，或者使用概念描述來生成更具描述性的圖像標題。
從大型圖像-文本數據集中提取文本知識: 可以使用 CLIP 等模型在大型圖像-文本數據集上進行預訓練，並將其文本編碼器遷移到下游任務中。這樣，模型就可以利用預訓練過程中學到的文本知識來理解圖像。
設計更有效的提示工程策略: 可以通過設計更有效的提示模板或使用自動提示搜索方法來生成更 informative 的文本提示，從而引導模型更好地理解圖像。
結合自監督學習方法: 可以使用自監督學習方法，例如掩碼語言建模 (MLM) 或對比學習，來訓練模型從圖像和文本數據中學習文本知識，而無需依賴 LLM。

總之，雖然 LLM 可以提供豐富的文本知識，但在實際應用中，可以結合上述方法，在不依賴 LLM 的情況下，有效地獲取和利用文本知識來提升視覺語言模型的性能。

AAPE 方法是否可以應用於其他需要處理多模態數據的任務，例如視頻理解或音頻視覺任務？

是的，AAPE 方法的核心思想是將文本知識融入到視覺特徵的表示中，因此它具有很好的擴展性，可以應用於其他需要處理多模態數據的任務，例如視頻理解或音頻視覺任務。
以下是一些可能的應用方向：

視頻理解: 可以將視頻片段的視覺特徵輸入到 AAPE 模型中，生成包含豐富語義信息的文本嵌入，並將其用於視頻分類、動作識別、視頻摘要等任務。
音頻視覺任務: 可以將音頻和視覺特徵分別輸入到兩個 AAPE 模型中，生成對應的文本嵌入，並將其融合用於音頻視覺場景分類、音頻視覺事件定位等任務。
在應用 AAPE 方法時，需要根據具體任務的特点进行一些调整：

數據預處理: 需要根據數據類型對數據進行預處理，例如對視頻數據進行幀提取和特徵提取，對音頻數據進行聲譜圖轉換和特徵提取等。
模型結構: 可以根據數據特點調整 AAPE 模型的結構，例如使用3D卷積網絡提取視頻特徵，使用循環神經網絡提取音頻特徵等。
提示工程: 需要根據任務設計合适的提示模板，例如使用描述動作的動詞短語作為視頻理解任務的提示，使用描述聲音和圖像關係的短語作為音頻視覺任務的提示等。
總之，AAPE 方法為處理多模態數據提供了一種有效的思路，可以通過合理的調整和优化，将其应用到更广泛的领域中。

如何設計更有效的提示聚合和調整策略，以更好地利用文本知識並提高模型在更具挑戰性的下游任務中的泛化能力？

設計更有效的提示聚合和調整策略對於提升 AAPE 模型的性能至關重要。以下是一些可以考慮的方向：
1. 更强大的提示聚合器:

多模態注意力機制: 可以使用多模態注意力機制來更好地捕捉圖像和文本之間的語義關聯，例如使用圖像區域和文本詞彙之間的注意力權重來聚合提示信息。
圖神經網絡: 可以使用圖神經網絡來建模提示之間的語義關係，例如將每個提示視為圖中的節點，並使用邊來表示它們之間的語義相似度，從而學習更全面的提示表示。
動態聚合: 可以使用動態聚合策略，根據輸入圖像的內容自適應地選擇和聚合相關的提示信息，例如可以使用注意力機制來動態地為每個提示分配權重。
2. 更精細的提示調整策略:

基於對抗學習的調整: 可以使用生成對抗網絡 (GAN) 來生成更逼真和有效的提示嵌入，例如可以使用判別器來區分生成的提示嵌入和真實的提示嵌入，從而促使生成器生成更優質的提示。
基於強化學習的調整: 可以使用強化學習方法來優化提示生成策略，例如將提示生成過程視為一個序列決策問題，並使用獎勵函數來評估生成的提示質量，從而訓練一個能够生成高質量提示的智能體。
持續學習: 可以將 AAPE 模型應用於持續學習場景，例如使用新數據對模型進行增量訓練，並在訓練過程中保留和利用之前學到的文本知識，從而提高模型的泛化能力。
3. 結合外部知識:

知識圖譜增強: 可以將知識圖譜中的語義信息融入到提示聚合和調整過程中，例如可以使用實體識別和關係抽取技術從文本提示中提取關鍵信息，並利用知識圖譜中的語義關聯來豐富提示表示。
常識推理: 可以引入常識推理机制，例如使用 ConceptNet 等常識知識庫來推斷圖像中未明確表示的信息，並將其融入到提示中，從而提高模型對複雜場景的理解能力。
通過探索和應用以上策略，可以設計更有效的提示聚合和調整方法，更好地利用文本知識，并提升 AAPE 模型在更具挑戰性的下游任務中的泛化能力。