论文信息
name_en: Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
name_ch: 语言并非你所需要的全部：让感知与语言模型保持一致
paper_addr: http://arxiv.org/abs/2302.14045
date_read: 2023-03-11
date_publish: 2023-03-01
tags: ['深度学习','多模态']
author: Shaohan Huang, Microsoft
code: https://github.com/microsoft/unilm
读后感
文章主要研究视觉和文本领域的对齐，具体应用是看图回答问题。
文中做了大量工具，在评测部分可以看到它在多领域多个数据集上对模型进行了评测，很多领域做了尝试。文中也没太说具体是怎么做的，主要是提出概念，展示能力。
摘要
KOSMOS - 1是一种多模态语言模型，能够感知通用模态、遵循指令、在语境中学习并产生输出。
The limits of my language means the limits of my world.
Ludwig Wittgenstein
作者还引用了一句话：我的语言的极限意味着我的世界的极限。
KOSMOS-1的优势：
- 语言理解，生成，甚至OCR - free NLP (直接以文档图像为输入)
- 感知语言任务，包括多模态对话，图像描述，视觉问答
- 视觉任务，如(通过文本指令指定分类)描述的图像识别上取得了令人印象深刻的性能。
介绍
文中提出了三种新的拓展：
- 从LLM到MLLMs：更自然的交互方式
- 将语言作为通用接口
- MLLMs提供的新能力
KOSMOS-1 多模态自然语言模型
输入表示
数据描述：
将嵌入信息送入解码器。对于输入令牌，使用查找表将其映射为嵌入。
使用重采样器作为注意力池化机制，减少图像嵌入次数。
多模态大语言模型
使用TorchScale底层库，MAGNETO和xPOS技术。
训练对象
包含单模态数据和多模态数据。使用单模态数据进行表示学习。例如，利用文本数据进行语言建模预训练指令跟随、语境学习、各种语言任务等。此外，用跨模态对和交错数据学习将一般模态的感知与语言模型对齐。
训练
多模态训练数据
文本
见附录B.1.1
文本数据对
见附录B.1.2
交错的图文数据
见附录B.1.3
训练设计
MLLM组件有24层，隐藏维度为2048，FFN中间尺寸为8192，注意力头为32，产生约1.3 B的参数。
图像表示从一个预训练的CLIP ViT-L/14模型中获得，该模型具有1024个特征维度。
纯语言指令调优
使用Unnatural Instructions和FLANv2数据进行指令调优，以使模型更好拟合人的指令（instructions）。
具体见附录A.2。
评测
分别在自然语言任务，交叉模态转换，非言语推理，语言感知和视觉任务中对模型进行评测。
语言感知任务
主要针对图像描述和看图回答问题。
智力测试（非语言推理）
虽然分不高，但是明显比随机回答（瞎蒙）要好。
不使用OCR的自然语言理解
不使用OCR技术，直接理解图片中的文本。
根据网页回答问题
略……
多模态思维链提示
生成一系列推理步骤，并将多步问题分解成中间步骤，可以显著提高问题的求解效率。
Zero-Shot 图像分类
带描述的 Zero-Shot图像分类
提供上下文描述可以显著提高图像分类的准确率。
自然语言任务
与LLM水平差不多
模态转换任务
语言到多模态
利用语言指令调优，提升其它模态的认识水平。
多模态到语言
利用视觉常识推理，将视觉知识迁移到语言任务中。
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