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轉(zhuǎn)載于：新智元

Transformer的模型動輒以GB論大小，參數(shù)量也不斷突破億、十億，這種大模型想要應用在移動端或者給沒有高端顯卡「平民」玩家使用，也是十分困難。

CLIP 是openAI 在今年年初發(fā)布的一個多模態(tài)模型，能夠從自然語言標注數(shù)據(jù)中學到有價值的視覺概念，并且和GPT-2/3一樣擁有zero-shot的能力。

CLIP的訓練數(shù)據(jù)包括超過4億個圖像文本對，使用256個GPU訓練了2周。雖然這是把屠龍刀，但對執(zhí)劍人有著超高要求，所以有研究人員就在考慮如何縮減模型的規(guī)模，把它能用在更多的地方。

這項研究工作在Reddit分享后，直取200贊，聲稱可以在iPhone中使用。

CLIP模型根據(jù)輸入的文本，召回相關(guān)的圖片，但它存在一個問題是過度注重圖片中的文本而非語義，例如當輸入為cat（貓）時，把圖片中包含cat相似文本的圖片排序更高。

下面這個有小貓的圖片反而獲得更低的排序。

可以看出搜索詞和圖像之間的相似性包括兩方面:

1、圖像包含與搜索詞相似的文本: 我們稱之為文本相似性（textual similarity）

2、圖像和搜索詞的語義含義相似: 我們稱之為語義相似性（semantic similarity）

在構(gòu)建搜索功能時，人們更傾向于選擇語義相似性而不是文本相似性，但 CLIP 傾向于給文本相似的圖片更高的分數(shù)。

輸入蜘蛛俠Spider-Man，模型會返回一張蜘蛛Spider的圖片，或者是有Spider文本的圖片。

給「蘋果」貼上一個「iPod」標簽，他就真成了一個「iPod」，并且模型認為正確率超過99.7%。

針對這個問題，有人提出了解決方法，就是增加第三個標簽「an apple with a label saying iPod」，這樣就可以讓模型預測正確。

有網(wǎng)友表示，這個idea可以讓你博士畢業(yè)了！

但研究人員還有其他更深層次探索的解決方案，假設(shè)在共享向量空間中存在一個方向，其中圖像的「文本性(textness)」特性變化很大，而「語義」特性保持不變，那么可以根據(jù)找到的這個方向，使用一個向量指向這個方向，并將其添加到所有的圖像向量(或文本向量) ，然后對它們進行標準化并計算余弦相似性，這個向量稱之為textness_bias向量。

在進行下一步操作前，消除文本偏差向量的影響。

并且創(chuàng)建一個新的caption數(shù)據(jù)集，去除所有純文本的圖片，然后使用模型的權(quán)重找出textness bias向量。

實驗結(jié)果表明，向文本向量添加bias比向圖像向量添加bias更有效，并且scale值越大，CLIP 越強調(diào)文本的相似性。

借助CLIP的強大功能，可以使用知識蒸餾的方法減小模型的尺寸，CLIP 模型實際上是兩個具有不相交參數(shù)集的模型: ViT (將圖像轉(zhuǎn)換為向量)和 Transformer (將文本轉(zhuǎn)換為向量)模型。

研究人員決定對 ViT 模型(精度為 FP32的350MB)進行模型精餾，學生 ViT 模型的大小初步?jīng)Q定小于50MB。

創(chuàng)建的學生模型將寬度和層數(shù)減少了兩倍，由于不確定header的數(shù)量，所以定義了兩個版本，一個與teacher模型中的頭的數(shù)量相同，另一個頭的數(shù)量是模型的兩倍，這個實驗可以看到增加頭的數(shù)量將如何影響模型的性能。

訓練數(shù)據(jù)來自不同來源的大約20萬張圖片。大約10個epoch之后，一旦看到一些可信的實驗結(jié)果，輸入圖片的大小就增加到了80萬以上。

損失函數(shù)使用 KLD + L1損失之和對模型進行訓練，在前10個epoch，temperature被設(shè)定為4，然后減少到2。

最初的 CLIP 是用4億張圖片訓練的。雖然收集如此大規(guī)模的圖像是不切實際的，但研究人員主要關(guān)注標準開源數(shù)據(jù)集中的圖像。為了避免對大量圖像的需求，也嘗試過使用 Zero Shot 蒸餾，但是沒有成功。

使用 COCO 測試數(shù)據(jù)集，通過查看每個搜索詞的前20個結(jié)果來查看蒸餾后 CLIP 模型的性能。還評估了平均精度(MAP)的基礎(chǔ)上top N 的結(jié)果，對于每個搜索詞，原始的CLIP 和蒸餾后的CLIP的 N的范圍從10到20。

對于每個N，可以發(fā)現(xiàn) MAP 大約為0.012。如此低的精度表明從原始和蒸餾 CLIP 得到的結(jié)果不會有很多共同的結(jié)果。

雖然這聽起來令人沮喪，但是從蒸餾后的 CLIP 模型得到的結(jié)果看起來蒸餾效果確實還是可以的。

它們都給出了語義上有意義的結(jié)果只是方面不同，快速瀏覽這兩個模型的前20個結(jié)果解釋了低 MAP的原因。

根據(jù)bird搜索詞，teacher和student模型的召回結(jié)果如下所示。雖然召回不同，但都是正確的。這兩個結(jié)果都是有意義的，盡管幾乎沒有任何共同的結(jié)果。

雖然蒸餾后的 ViT CLIP模型顯示了良好的結(jié)果，但是有一些情況下，它的性能比原來的模型有所下降。

1、對于未包含在訓練數(shù)據(jù)集中的情況，它的性能很差: 但這是基于一些觀察的假設(shè)，還沒有進行測試來驗證它。例如，對于像 flag 這樣的搜索詞，它的召回結(jié)果不盡如人意。另一個有趣的例子是搜索詞 flock。這個蒸餾后的模型學會了將數(shù)量的概念和 flock 聯(lián)系起來，但是方式錯了。student模型顯示的是大群的動物而不是鳥

2、顏色搜索的準確率下降，而且也不能做 OCR: 還應該注意到，在進行顏色搜索時，提取的模型不能執(zhí)行概念的合成。例如，當搜索白貓時，提取的模型會返回圖像中某處有白色顏色的貓的圖像，而不是白貓的圖像。最初的模型似乎很好地組合了這些概念。另一個發(fā)現(xiàn)是模型無法從圖像中讀取文本，這是原始CLIP模型擅長的。研究人員認為這也是由于訓練數(shù)據(jù)集不包含很多帶有文本的圖像導致的。

3、它似乎失去了多模態(tài)的特性: 搜索圣誕節(jié)或?qū)W校這樣的詞，原始CLIP模型返回多模態(tài)的結(jié)果，如圣誕樹，圣誕帽和圣誕蛋糕和書籍，學校標志和學校校車。但在蒸餾模型的結(jié)果中沒有看到這個屬性。

最后得到的學生模型大小為48MB。經(jīng)過幾個星期的單 P100 GPU 的訓練，模型效果已經(jīng)可以應用了。隨后作者將模型轉(zhuǎn)換成 CoreML 格式，將精度降低到 FP16(大小變?yōu)橹挥?4 MB) ，發(fā)現(xiàn)其性能與 FP32模型相比變化不大。

除此之外，在進行圖像檢索時，仍然使用 CLIP 中的原始語言模型。

蒸餾后的CLIP模型可以在iPhone上運行。

但目前代碼仍未公開，作者表示未來將在GitHub上開源代碼。

參考資料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/p1o2bd/research_we_distilled_clip_model_vit_only_from/?utm_source=amp&utm_medium=&utm_content=post_body

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—THE END—

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