视频理解多模态大模型(大模型基础、微调、视频理解基础)

转眼就要博0了，导师开始让我看视频理解多模态方向的内容，重新一遍打基础吧，从Python，到NLP，再到视频理解，最后加上凸优化，一步一步来，疯学一个暑假。写这个博客作为我的笔记以及好文章的链接搬运，以便以后复习。

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一.多模态大模型

1.1 统一架构

多模态大模型都是Transformer based架构，NLP对文本进行embedding，CV对图像patch进行Embedding，从图像、视频、文本、语音数据中提取特征，转换为tokens，进行不同模态特征的对齐，送入Transformer进行运算。

1.2 模型基础

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到RNN/LSTM到Transformer到GPT到BERT

1.2.1 Transformer

Transformer 是一种基于自注意力机制（self-attention）的序列到序列（sequence-to-sequence）模型。它使用了多头注意力机制，能够并行地关注不同位置的信息。Transformer 在自然语言处理领域中广泛应用，如机器翻译和文本生成。

1.2.2 ViT

ViT（Vision Transformer）是一种将 Transformer 模型应用于图像分类任务的方法。它将图像分割为一系列的小块，并将每个小块作为序列输入 Transformer 模型。通过自注意力机制，ViT 能够在图像中捕捉全局和局部的视觉信息，实现图像分类。

1.2.3 Bert

Bert （Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种双向 Transformer 编码器模型，通过预训练和微调的方式，提供了深度的语言理解能力。与传统的单向语言模型不同，Bert 同时考虑了上下文的信息，使得它在词义消歧、命名实体识别等任务上具有优势。

1.2.4 CrossAttention

CrossAttention 是 Transformer 模型中的一种注意力机制。与自注意力机制不同，CrossAttention 允许模型在处理输入序列时，同时关注另一个相关的序列。CrossAttention 在多模态任务中经常使用，例如将图像和文本进行对齐或生成多模态表示。（Q和K不同源，K和V同源）

1.2.5 CLIP

CLIP （Contrastive Language-Image Pretraining）是一种跨模态的预训练模型，它能够同时处理图像和文本。通过将图像和文本进行对比学习，CLIP 提供了一个共享的视觉和语义空间，使得图像和文本可以进行直接的匹配和检索。

1.2.6 GPT

GPT（Generative Pretrained Transformer）是一种基于 Transformer 模型的预训练语言生成模型。GPT 通过大规模的无监督训练来学习语言的语法和语义，能够生成连贯且逼真的文本。GPT 在文本生成、对话系统等任务中取得了显著的成果。

1.2.7 预训练

通过 ImageNet 数据集我们训练出一个模型 A。由于上面提到 CNN 的浅层学到的特征通用性特别强，我们可以对模型 A 做出一部分改进得到模型 B（两种方法）：

• 冻结：浅层参数使用模型 A 的参数，高层参数随机初始化，浅层参数一直不变，然后利用领导给出的 30 张图片训练参数。
• 微调：浅层参数使用模型 A 的参数，高层参数随机初始化，然后利用领导给出的 30 张图片训练参数，但是在这里浅层参数会随着任务的训练不断发生变化。

1.2.6 模态对齐

1.2.7 迁移与零样本学习

迁移学习（小模型） 通常使用较小的模型，在源领域训练好的知识和参数可以被迁移到目标领域，从而加速目标任务的学习过程。这种方式可以提高模型的泛化能力和效果，在数据稀缺的情况下也能取得较好的结果。

Zero-shot（大模型） 解决从未见过类别的样本进行分类的问题。在零样本学习中，我们通常使用大模型，如GPT-3等。这些模型在训练阶段通过学习大规模数据获取了广泛的知识，并且能够通过关联不同领域的知识来进行分类。通过利用这些大模型的泛化能力，我们可以在没有见过的类别上进行分类，实现零样本学习。

1.2.8 拓展阅读

CLIP——图文匹配
(1) 预训练图像和文本编码器：训练<图片，文本>对，进行对比学习。N个图像和N个文本，用Bert和ViT提取文本和图片的特征(768维)，向量两两相乘，得到<图片，文本>对儿之间的余弦相似度(向量乘法)。标签对比学习：对角线上相匹配的图文是正样本(正确的pair=1)，其他不匹配的全是负样本(错误的pair=0)，这两个标签计算loss反向传播，最大化正样本对的余弦相似度，最小化负样本对的优余弦相似度，约束前面的Bert和ViT梯度下降修改参数。最终预训练得到文本和图像编码器Bert和ViT。
(2)和(3) Zero-shot实现图文匹配：根据刚刚的预训练，任意给出文本(dog、car、cat…)与图片计算余弦相似度(相乘)，相似度分数最大的就是正确的<图片，文本>对

BLIP——图文匹配&图生文
(1)对比学习ITC：图片编码器提取的向量 与 第一个文本编码器提取的向量，进行对比学习。(bert的双向注意力)
(2)二分类任务ITM：图片编码器提取的向量 与 第二个文本编码器提取的向量进行cross attention，融合的向量进行二分类任务(文本和图片是不是描述的同一件事)，以更细粒度的让文本和图像的难样本对齐。(bert的双向注意力)
(3)生成任务LM：图片编码器提取的向量 与 第三个文本编码器提取的向量进行cross attention，融合的向量进行文本生成任务(根据图像生成描述文本)。(gpt的单向注意力)


BLIP2——图文匹配&图生文

(1)阶段一：使用QFormer将 图像特征向量 投影到 文本特征空间，使得LLM可以理解图像向量的特征。

(2)阶段二：把图片特征输入LLM(作为prompt)，生成对应的图像的文本描述。

BLIP2对细节理解不到位的原因：ViT的patch级tokenlization对细节处理不到位。

DALL·E——文生图
(1)训练过程：将图片编码为one-hot向量，再解码为一只狗，实现无损压缩图像。（loss是原图和解码图片的差别）

(2)推理过程：自回归编码器(GPT)通过文本tokens预测出多种图片tokens，再解码为对应的图片，最后使用CLIP进行图文匹配，得到解码图片中与文本最相似的图片。

VisualGLM——中文版BLIP2
使用Lora训练。
但文本生成经常胡说八道，原因在于ChatGLM的模型规模太小7B。

二.大模型分类

学习哪些大模型？(训练不同规模的模型适应不同场景)

• 在线大模型：OpneAI系列的大模型组
  
• 开源大模型：ChatGLM 6B 和 VisualGM 6B
  

2.1 在线大模型

需要OpenAI的key，私人数据被openai共享，不能部署在本地，只能调用API接口在线微调Openai公司的大模型。

语言大模型：

图文多模态大模型：

语音大模型：

文本嵌入大模型：根据文本语义编码，语义越接近，向量越接近。

审查大模型：

编程大模型：

2.2 开源大模型

根据下游任务使用开源微调框架进行微调训练，也可以本地部署。

实时更新的OPEN LLM排行榜

ChatGLM——中文语言开源大模型

VisualGLM——中文多模态开源大模型

三. 大模型微调

• 全量微调（Full Fine-tuning，FT）将预训练好的模型的所有参数都进行微调，包括底层的特征提取器和顶层的分类器。这种方法通常需要较大的计算资源和长时间的训练，但可以获得相对较好的性能。

• 高效微调（Partial Fine-tuning，PEFT）则是一种更加高效的微调方法，它仅对部分参数进行微调。具体来说，我们冻结预训练模型的底层参数（如特征提取器）不进行微调，只微调顶层的分类器或一部分顶层参数。这样可以更快地完成微调过程，减少计算资源和训练时间的消耗，同时在一定程度上保留了底层参数的知识。

• 基于强化学习的进阶微调（Reinforcement Learning-based Hierarchical Fine-tuning，RLHF）使用强化学习的思想来指导微调的过程。通常，在微调过程中，我们定义一个奖励函数并通过强化学习的方式来最大化奖励。这样可以使得模型在微调过程中更加智能地进行参数更新，从而获得更好的性能和泛化能力。
  

3.1 高效微调 PEFT

3.1.1 LoRA

3.1.2 Prefix Tuning

3.1.3 Prompt Tuning

3.1.4 P-Tuning V2

3.2 RLHF

四.硬件和操作系统要求

4.1 显卡

4.2 操作系统

五. LangChian

六.视频理解

6.1 TASK

6.1.1 行为识别——Action Recognition

6.1.2 时序动作检测——Temporal Action Detction

基于内容的检索——Moment Retrieval

关键片段定位——Highlight Detection

6.1.3 时空动作检测——Spation Temporal Action Detection

挑战：

挑战1方案：静态的外观特征 + 帧间空间运动特征

思路1：先提取静态外观特征，再使用不同帧的静态外观特征，提取动态运动特征。

思路2：同时并行提取静态外观特征 和 时序运动特征，再进行融合。

思路3：使用更加强大的架构，直接提取综合特征。

**挑战2：**视频数据包含的帧数太多，计算量巨大

**挑战3：**难以标注海量视频数据

6.2 经典工作

【OpenMMLab 公开课】视频理解与 MMAction2
视频理解论文串讲（上）【论文精读】
Introduction to Human Activity Understanding in Videos (Talk 1/6)

6.2.1 光流Optical Flow 传统方法

光流估计：

轨迹追踪：

光流可视化：

稀疏光流与稠密光流：

稠密轨迹方法 Dense Trajectories(DT)

按轨迹对齐的局部特征：

特征编码：对提取到的轨迹特征进行聚类，得到不同的聚类中心(视觉词语)，构成直方图来表示整个视频特征。

稠密轨迹方法 iDT

6.2.2 2D卷积

DeepVideo

Two-Stream Networks双流网络

TSN时序分段网络

做对了什么？ 按照新的3段分段方式，而不是按照固定频率去采样，使得网络分析的时间范围更长。

6.2.3 3D卷积

能不能不用计算光流，直接从多帧图像中提取时序与运动信息？

3D卷积：增加时间维度time（帧）

C3D

C3D的性能瓶颈

I3D

3D卷积计算量非常大

3D卷积计算量 解决办法：

①混合2D 3D

②分解卷积核


③减少通道关联

SlowFast

6.2.4 弱监督

IG-65M

OmniSource

6.3 最新研究

https://www.bilibili.com/video/BV1VB4y1G7to/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=b2549fdee562c700f2b1f3f49065201b

https://www.bilibili.com/video/BV1uG411G74j/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=b2549fdee562c700f2b1f3f49065201b