百度UNIMO模型--统一模态理解、跨模态对比学习

1 简介

本文根据2022年3月百度的《UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning 》翻译总结的。

git地址：https://unimo-ptm.github.io。

目前预训练模型仅使用单模态数据（文本或者图片），或者仅使用多模态数据（图片-文本对）。我们提出了UNIMO（UNIfied-MOdal ），可以同时使用单模态数据和多模态数据，在理解和生成任务。采用了跨模对比学习（cross-modal contrastive learning (CMCL) ）。

统一不同模态的最大挑战是对齐和统一它们（不同模态数据）到相同的语义空间。我们采用CMCL方法将他们统一到相同语义空间，使用了图片数据、文本数据、图片-文本对数据。

UNIMO有如下优点：

1. 利用了大规模的不成对的（单独的）文本、图片数据。
2. 我们的模型可以在单模和多模的下游任务，包括理解和生成任务，进行微调（fine-tuned）。
3. 视觉和文本知识可以彼此增强，比其他模型表现更好。

2 UNIMO

如上图，使用了图片数据、文本数据、图片-文本对数据。

其中文本数据表示为：

图片表示为如下，有采用Faster R-CNN检测显著的图片区域，提取每个区域的视觉特征（pooled ROI features ）：

图片-文本对数据表示为：

2.1 Cross-Modal Contrastive Learning

文本重写（Text Rewriting ）：我们重写图片说明文字，从句子水平、短语水平、单词水平这3个角度进行重写。其中句子水平重写，利用反向翻译（back-translation ）获得多个positive样本；同时利用TF-IDF相似性获得hard negative样本。对于短语水平、单词水平重写，随机替换图中的不同物体，如上图”in the room“

 

损失函数如下：

2.2 视觉学习

采用mask方法。公式如下：

2.3 语言学习

采用了两种类型，bidirectional prediction and sequence-to-sequence (Seq2Seq) generation. 在预训练阶段会交替使用这两种类型。

其中bidirectional方法也是采用mask方法，如下

Seq2Seq方法，从文本中选出一段文本T作为预测目标，剩下的文本为S，如下，通过S预测T：

3 实验

3.1 实验细节

UNIMO-base ：12层Transformer block。训练花了7天，在32个V100 32GB GPU上。

UNIMO-large ：24层Transformer block。训练花了10天，在64个V100 32GB GPU上。

文本最大长度512，图片区域特征长度为100.

3.2 实验结果

在多模态任务上，UNIMO效果较好

在单模态任务上，UNIMO效果也较好