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最近在看ACL 2022论文的时候，发现了一篇很有意思的文章：CLIP Models are Few-shot Learners。这个文章标题马上让人联想起GPT3那篇文章Language Models are Few-Shot Learners。CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点，结合对比学习和prompt这两种方法，利用文本信息进行图像的无监督训练，实现zero-shot的图像分类，也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索，包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA任务、图文蕴含任务。下面带大家详细梳理一下这篇论文的工作。
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CLIP回顾
这一小节我们来简单回顾一下CLIP。Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（ICML 2021）提出CLIP模型，利用对比学习使用文本对图像进行无监督训练，再利用prompt进行zero-shot的图像分类。一般的图像分类任务，都需要对图像进行大量的标注得到标注数据，然后用户模型训练。而本文提出，使用天然的图片和对应的图片说明文本，预训练一个图片文本匹配的模型，就能实现效果很好的图片表示提取。
首先，作者构建了海量的图片-文本对，从多个数据集中筛选出图像和对应的图像标注为自然语言的数据，构造了image-text pair。这些数据会作为预训练的输入，用来学习文本和图片的匹配任务。模型采用了ResNet、ViT两种模型作为图像端的encoder，采用Transformer作为文本端的encoder。在预训练阶段采用对比学习的思路，给定一个batch的N条图像-文本的pair对，它们可以组成一个矩阵，对角线上的元素为正样本，其他组合为负样本。通过这种方式每个batch的数据生成N个样本，以及N*(N-1)个负样本。在Finetune阶段，文本端采用了prompt的方式，例如分类任务，构造分类模板，并将各个类别填入模板空缺处，预测每个模板实体和当前图像的匹配得分，得分最高的即为图像的分类结果。
文中最开始也尝试了基于预测的方法，根据image的信息预测对应的文本的每个词是什么。然而由于对于一个图像的描述可以有很多种，因此预测一个图像具体的描述词是一个非常困难的任务，导致模型收敛存在问题。因此，CLIP使用对比学习的方法，将任务简单化，只去判断图文pair是否匹配，极大提升了模型收敛速度。
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Zero-shot 解决VQA问题
之前关于CLIP的一些研究就尝试过用CLIP解决VQA问题，但是效果很差。作者认为效果差不是CLIP的问题，而是之前的人都没用好，没有完全发挥出CLIP的潜力。为了通过zero-shot learning解决VQA任务，一个核心的问题是如何将VQA任务利用prompt的思路转化成完形填空任务。只有将VQA任务转换成更接近CLIP预训练阶段的任务，才能更好发挥预训练CLIP的能力。为此，作者提出了一个两阶段的VQA prompt生成方法（作者起名叫TAP-C）。
第一步：将问题转换成一个回答的prompt模板，也就是变成一个描述性的句子。举个例子，如下图，假设当前VQA的样本问的问题是What is the specie of flower in the picture ? 我们其实可以根据这个一个模板，把这个问题变成陈述句：The specie of flower in the picture is [mask]。生成了这个模板，后面就可以基于prompt的思路，将这个模板输入到预训练CLIP的text encoder侧，通过对[mask]的预测，得到答案。
根据问题生成描述性句子，文中提出了两种方法。第一种是使用预训练的T5模型，以及一些demonstration，生成问题的描述性句子。下表是一个例子，demonstration都是一个问题 一个描述性句子，在这些demonstration后面拼接上当前样本的question部分以及一个特殊的mask符号，让T5模型自动生成被mask的部分，也就是描述性文本。这种demonstration的方法在GPT等工作中被经常使用。由于T5的预训练任务就是对随机mask的span进行预测，且被mask的span没有长度限制，因此天然适合这个任务。
生成描述性句子的第二种方法是利用part-of-speech tagging和语法解析的方法，识别问题中的各个成分，并重新生成描述性句子。这种方法看起来更稳妥。在最终使用时，作者结合了两种方法，如果第一种模型生成的置信度较高，就用第一种方法生成的句子，否则使用第二种方法生成的句子。
第二步：使用预训练语言模型过一遍生成的描述性文本，让语言模型填充mask部分的候选答案。这一步其实是在做一个答案过滤，利用预训练语言模型在大量语料上学习到的一般性知识，生成在当前描述性文本给定的上下文信息下，最有可能的top K个候选答案。
通过上述方式，就生成了很多歌文本侧的填充了答案的描述性语句。这部分作为文本侧输入，同时在图像侧输入图像信息，使用预训练CLIP给出打分结果，实现了zero-shot的VQA任务。这种数据构造方法，把下游任务变得和CLIP预训练任务完全一致，能够最大限度发挥CLIP模型的作用。而以前的工作，例如ViLT（在之前的多模态文章中介绍过该工作，感兴趣的同学可以查看），是将VQA任务看做一个多分类任务，然后在预训练CLIP的基础上进行finetune。虽然将VQA视为分类任务是一个非常传统的做法，但是这样导致预训练CLIP和下游任务差距太大，无法充分利用CLIP学到的知识，因此也导致ViLT在VQA任务上的效果并不好。
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Zero-shot 解决图文蕴含问题
文中希望验证的另一个点是，CLIP这种多模态模型，image侧的encoder和text侧的encoder是否有很强的跨模态能力，即两个encoder的表示在隐空间中是完全对齐的。为了验证这个问题，作者将预训练CLIP的参数固定不动，使用纯文本的caption和hypothesis训练一个文本蕴含任务的分类器。接下来，对于图像-文本的蕴含任务，将图像侧信息输入到image encoder中，文本侧仍然输入到text encoder中，使用基于文本训练好的分类器进行预测。这样其实是只用文本蕴含任务的数据训练，得到了图文蕴含任务的模型，是zero-shot learning。这个过程的简单示意图如下：
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Few-shot 解决VQA问题
文中还验证了CLIP few-shot learning能给VQA任务带来多少提升，通过在小样本上finetune CLIP模型的部分参数，提升CLIP在zero-shot VQA上的效果。作者将VQAv2数据集按照问题类型和答案类型划分成65*3=195个类别，每个类别从数据中采样K个样本，使用一半作为queryset，另一半作为supportset。利用这些数据对CLIP进行finetune，只finetune网络的bias部分和layer normalization部分的参数。
利用这些样本，可以构造和TAP-C中相同的文本侧输入和图像侧输入。文本侧相当于已经知道答案，将问题转换成描述性文本。然后让CLIP在这些数据上学习，使用图像侧和文本侧的表示的点积结果，用交叉熵损失优化。这个过程就是让CLIP先见一些TAP-C中将要预测的样本，以此提升模型效果。
此外，另一种方式是使用GPT-3中的in-context demonstration方法来提升TAP-C的效果，即将一些有标注的样本作为一些示例，和TAP-C中根据question构造的prompt一起输入。
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实验结果
在zero-shot VQA任务上，作者和另外两种方法进行了对比。第一种方法是Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models（2021，Frozen）。这篇文章的方法是将图像侧的信息用一个vison encoder当成prefix prompt，融入到一个已经训练好的语言模型中。可以理解为将prefix prompt替换成了vision embedding。感兴趣的同学可以参考之前关于prompt的文章，下图是这篇文章中的zero-shot方法。
第二种方法是How Much Can CLIP Benefit Vision-and-Language Tasks?（2021，QIP）提出的，原始的CLIP在文本侧将图像的label对应的prompt拼到一起，预测哪对文本-图片打分最高进行图像分类；这篇文章中直接构造了“question: [question text] answer: [answer text]”这样的prompt，将问题和每个答案分别填到对应的位置，判断生成的每个文本的分数，和原始的CLIP思路相同。这种方法的问题在于所构造的prompt和具体问题是无关的，相比本文构造的prompt，其实是问题的一个描述性转换，是和问题相关的。
作者对比了自己的方法和Frozen、QIP这两种VQA zero-shot learning方法，效果提升非常显著。对比QIP和TAP-C可以发现，虽然用的都是CLIP模型，但是不同的prompt构造方法，效果差异非常大。TAP-C这种根据问题构造prompt的方法，要明显好于QIP这种所有问题用简单统一模板构造的方法。
另一个实验是验证zero-shot learning在图文蕴含任务中的效果。从下面的实验结果可以看出，使用文本 文本进行训练，迁移到Image 文本的文本蕴含任务效果，已经能够和使用Image 文本训练的分类器效果差不多了，这说明预训练的CLIP确实已经很好的完成图像和文本的对齐工作。
最后，文中验证了zero-shot对预训练CLIP的提升情况。如下表，引入few-shot会带来效果的提升，并且随着k-shot中k的增加，让模型见到更多样本，效果也会提升更明显。
除了上面的实验结论外，文中进行了一些消融实验，例如T5生成和语法解析两种方法生成带来的效果提升；prompt模板不考虑问题会带来一半的效果下降；finetune阶段是采用文中提到的只finetune bias和batch normalization参数要优于所有参数都finetune。
最后，本文也总结了目前CLIP方法仍然存在的问题。其中一个问题是CLIP对于一些比较微小的语义差异分辨能力不足，需要后面对CLIP模型的text encoder进行进一步优化。
END
