多模态：BLIP-2论文讲解

Introduction

多模态学习在近两年我们已经见证了他的快速发展，由于它是视觉-语言的交叉领域，我们自然地期待可以借助目前风头正盛的LLM来辅助完成多模态任务。

在这篇论文中，作者提出了一个通用、高效的方法通过预训练的视觉模型与语言模型。

视觉模型可以提供高质量的视觉表示，语言模型可以一共强大的语言生成与zero-shot迁移能力。 为了防止在后续的训练中二者counteract，所以作者选择冻结二者的参数。

想利用这二者的优点，一个关键要素就是使它们alignment，于是作者提出了Querying Transformer（Q- former）。如下图：

它可以看作冻结后语言模型与视觉模型之间的强梁，可以把视觉信息中对语言模型有用的信息喂给语言模型，让语言模型生成我们想要的文本。

Method

该方法分为两个阶段：

1. 通过一个冻结的image- encoder 学习 vision- language表征 model。
2. 通过一个冻结的LLM学习vision - language 生成文本。

第一阶段

关于模型架构，就是视觉模型与语言模型中间多了个q- former用来做alignment:

这部分的输入是 object query 与 input text 的concatnate，其中self- attention层共享参数。

然后分别计算3个loss，来初步的对text与image结合。

Image- Text Contrastive Learning(ITC):
通过image transformer 得到输出的query 特征，text通过 text transformer 得到 text 特征，然后用每一个query 与text 特征中的cls token计算相似度，求出最相似的一个。

在此期间，为了防止信息泄漏，采用uni-attention mask.

Image- grounded text generation:
通过 q- former去生成文本，与GPT的损失类似，由于text transformer是不能与image encoding直接交互的，所以作者采取的策略是通过 query 去生成文字，query 之间计算attention 是双向的，生成文字时不能看见后面的内容。
把文本的第一关token从cls换成dec，用来告诉解码器开始解码。

Image-Text Matching：
通过Bi- directional self- attention mask，然后执行 cross attention 与feed forward，然后输出层为 binary classification。

第二阶段

通过第一阶段训练的q- former，可以初步的align 视觉 与 文本，为了进一步的alignment，当q-former输出 query 后， 在后面链接一层linear，然后送入LLM（也可以加上prompt），损失函数采用gpt 预训练阶段的文字接龙损失。

encoder- decoder 不在说明

实验