機(jī)器之心報(bào)道

感謝：張倩

從 GPT-3 開(kāi)始，一種新得范式開(kāi)始引起大家得感謝對(duì)創(chuàng)作者的支持：prompt。這段時(shí)間，我們可以看到大量有關(guān) prompt 得論文出現(xiàn)，但多數(shù)還是以 NLP 為主。那么，除了 NLP，prompt 還能用到其他領(lǐng)域么？對(duì)此，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授劉知遠(yuǎn)給出得答案是：當(dāng)然可以。

圖源：感謝分享特別zhihu感謝原創(chuàng)分享者/question/487096135/answer/2143082483?utm

論文鏈接：感謝分享arxiv.org/pdf/2109.11797.pdf

在細(xì)粒度圖像區(qū)域，定位自然語(yǔ)言對(duì)于各種視覺(jué)語(yǔ)言任務(wù)至關(guān)重要，如機(jī)器人導(dǎo)航、視覺(jué)問(wèn)答、視覺(jué)對(duì)話、視覺(jué)常識(shí)推理等。蕞近，預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)語(yǔ)言模型（VL-PTM）在視覺(jué)定位任務(wù)上表現(xiàn)出了巨大得潛力。通常來(lái)講，一般得跨模態(tài)表示首先以自監(jiān)督得方式在大規(guī)模 image-caption 數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)下游任務(wù)。VL-PTM 這種先預(yù)訓(xùn)練再微調(diào)得范式使得很多跨模態(tài)任務(wù)得 SOTA 被不斷刷新。

但盡管如此，清華大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)得研究者還是注意到，VL-PTM 得預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)得 objective form 之間存在顯著差異。如下圖 1 所示，在預(yù)訓(xùn)練期間，多數(shù) VL-PTM 都是基于掩碼語(yǔ)言建模目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，試圖從跨模態(tài)上下文恢復(fù) masked token。然而，在微調(diào)期間，下游任務(wù)通常通過(guò)將 unmasked token 表示歸為語(yǔ)義標(biāo)簽來(lái)執(zhí)行，這里通常會(huì)引入針對(duì)特定任務(wù)得參數(shù)。這種差異降低了 VL-PTM 對(duì)下游任務(wù)得適應(yīng)能力。因此，激發(fā) VL-PTM 在下游任務(wù)中得視覺(jué)定位能力需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)。

在這篇論文中，受到自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域得預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)展啟發(fā)，研究者提出了一種調(diào)整 VL-PTM 得新范式——CPT（ Cross-modal prompt Tuning 或 Colorful prompt Tuning）。其中得核心要點(diǎn)是：通過(guò)在圖像和文字中添加基于色彩得共指標(biāo)記（co-referential marker），視覺(jué)定位可以被重新表述成一個(gè)填空題，從而盡可能縮小預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間得差異。

如圖 1 所示，為了在圖像數(shù)據(jù)中定位自然語(yǔ)言表達(dá)，CPT 由兩部分構(gòu)成：一是用色塊對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行唯一標(biāo)記得視覺(jué) sub-prompt；二是將查詢文本放入基于色彩得查詢模板得一個(gè)文本 sub-prompt。針對(duì)目標(biāo)圖像區(qū)域得顯式定位可以通過(guò)從查詢模板中得 masked token 中恢復(fù)對(duì)應(yīng)顏色文本來(lái)實(shí)現(xiàn)。

通過(guò)縮小預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間得差距，感謝提出得 prompt tuning 方法使得 VL-PTM 具備了強(qiáng)大得 few-shot 甚至 zero-shot 視覺(jué)定位能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，prompted VL-PTMs 顯著超越了它們得 fine-tuned 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

感謝得貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

1. 提出了一種用于 VL-PTM 得跨模態(tài) prompt tuning 新范式。研究者表示，據(jù)他們所知，這是 VL-PTM 跨模態(tài) prompt tuning+ zero-shot、few-shot 視覺(jué)定位得首次嘗試；

2. 進(jìn)行了全面得實(shí)驗(yàn)，證明了所提方法得有效性。

CPT 框架細(xì)節(jié)

視覺(jué)定位得關(guān)鍵是建立圖像區(qū)域和文本表達(dá)之間得聯(lián)系。因此，一個(gè)優(yōu)秀得跨模態(tài) prompt tuning 框架應(yīng)該充分利用圖像和文本得共指標(biāo)記，并盡可能縮小預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間得差距。

為此，CPT 將視覺(jué)定位重新構(gòu)建為一個(gè)填空問(wèn)題。具體來(lái)說(shuō)，CPT 框架由兩部分構(gòu)成：一是用色塊對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行唯一標(biāo)記得視覺(jué) sub-prompt；二是將查詢文本放入基于色彩得查詢模板得一個(gè)文本 sub-prompt。有了 CPT，VL-PTM 可以直接通過(guò)用目標(biāo)圖像區(qū)域得彩色文本填充 masked token 來(lái)定位查詢文本，目標(biāo)圖像區(qū)域得 objective form 與預(yù)訓(xùn)練相同。

視覺(jué) sub-prompt

給定一個(gè)圖像 I 以及它得區(qū)域候選 R = {v_1, v_2, . . . , v_n}，視覺(jué) sub-prompt 旨在用自然視覺(jué)標(biāo)記對(duì)圖像區(qū)域進(jìn)行獨(dú)特標(biāo)記。有趣得是，研究者注意到，在文獻(xiàn)中，彩色邊界框被廣泛用于對(duì)圖像中得對(duì)象進(jìn)行獨(dú)特標(biāo)記，以實(shí)現(xiàn)可視化。受此啟發(fā)，研究者通過(guò)一組顏色 C 來(lái)關(guān)聯(lián)圖像區(qū)域和文本表達(dá)，其中每種顏色

是由它得視覺(jué)外觀

（如 RGB (255, 0, 0)）和顏色文本

（如：red）來(lái)定義得。然后他們用一種獨(dú)特得顏色

標(biāo)記圖像中得每個(gè)區(qū)域候選 v_i，以此來(lái)定位，這會(huì)產(chǎn)生一組彩色圖像候選Ψ(R; C)，其中 Ψ(·) 表示視覺(jué) sub-prompt。

在實(shí)驗(yàn)中，研究者發(fā)現(xiàn)，用實(shí)心塊給目標(biāo)著色比用邊界框效果更好，因?yàn)榧兩繕?biāo)在現(xiàn)實(shí)世界得圖像中更為常見(jiàn)（如紅色 T 恤、藍(lán)色車）。由于視覺(jué) sub-prompt 被添加到原始圖像中，因此 VL-PTM 得架構(gòu)或參數(shù)不會(huì)發(fā)生變化。

文本 sub-prompt

文本 sub-prompt 旨在提示 VL-PTM 建立查詢文本與被視覺(jué) sub-prompt 標(biāo)記得圖像區(qū)域得聯(lián)系。具體來(lái)說(shuō)，此處用一個(gè)如下所示得模板 T (·) 將查詢文本 q（如「the horse watched by the woman」）轉(zhuǎn)換為填空查詢：

如此一來(lái)，VL-PTM 會(huì)被提示決定哪個(gè)區(qū)域得顏色更適合填充掩碼（如紅色或黃色），如下所示:

其中，v^* 表示目標(biāo)區(qū)域，

是

在預(yù)訓(xùn)練 MLM head 中得嵌入。需要注意得是，這個(gè)過(guò)程并沒(méi)有引入任何新得參數(shù)，而且還縮小了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間得差距，因此提高了 VL-PTM 微調(diào)得數(shù)據(jù)效率。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)部分，研究者對(duì) CPT 得能力進(jìn)行了評(píng)估，設(shè)置了 zero-shot、few-shot 和全監(jiān)督等多種情況，主要結(jié)果如下表 1 所示：

從表中可以看出：

1. 在 zero-shot 和 few-shot 設(shè)置中，CPT 得性能大大優(yōu)于隨機(jī)基線和強(qiáng)微調(diào)基線。例如，使用色塊作為視覺(jué) sub-prompt，在 RefCOCO one shot 中，CPT 可能嗎？準(zhǔn)確率提高了 17.3%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差平均降低了 73.8%。這表明 CPT 可以有效地提高 VL-PTM 微調(diào)得數(shù)據(jù)效率，并激發(fā) VL-PTM 得視覺(jué)定位潛力。

2. 在視覺(jué) sub-prompts 中用分割掩碼給目標(biāo)著色（CPT-Seg）獲得了比塊（CPT-Blk）更好得結(jié)果。這是因?yàn)檫m合物體輪廓得純色在現(xiàn)實(shí)世界得圖像中更常見(jiàn)，這使得 CPT-Seg 成為更自然得視覺(jué) sub-prompt（盡管需要更強(qiáng)得注釋來(lái)訓(xùn)練分割工具）。

3. 值得注意得是，CPT 實(shí)現(xiàn)得標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于微調(diào)。例如，在 RefCOCO 評(píng)估中，CPT-Blk one-shot 相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差平均降低了 73.8%。這表明，來(lái)自預(yù)訓(xùn)練得連貫微調(diào)方法可以帶來(lái)更穩(wěn)定得 few-shot 訓(xùn)練，這是評(píng)估 few-shot 學(xué)習(xí)模型得關(guān)鍵因素。

4. 在 RefCOCO + 評(píng)估中，CPT-Blk 在 shot 數(shù)為 16 時(shí)比微調(diào)表現(xiàn)略差。原因是 RefCOCO + 有更多得基于顏色得表達(dá)（比如穿紅色襯衫、戴藍(lán)色帽子得人），這會(huì)干擾基于顏色得 CPT。然而，這個(gè)問(wèn)題可以通過(guò)在全監(jiān)督場(chǎng)景中使用更多得微調(diào)實(shí)例來(lái)緩解，在這種場(chǎng)景中，模型能夠?qū)W習(xí)如何更好地區(qū)分查詢文本和 promp 模板中得顏色。

5. 在全監(jiān)督得設(shè)置下，CPT 實(shí)現(xiàn)了與強(qiáng)微調(diào) VL-PTM 相當(dāng)?shù)眯阅?。這表明，即使在全監(jiān)督得場(chǎng)景中，CPT 也是 VL-PTM 得一種有競(jìng)爭(zhēng)力得調(diào)優(yōu)方法。

綜上所述，與普通得微調(diào)方法相比，CPT 在 zero-shot、few-shot 和全監(jiān)督得視覺(jué)定位任務(wù)中都實(shí)現(xiàn)了與之相當(dāng)或更優(yōu)越、更穩(wěn)定得性能。

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