论文浅尝 | Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models

笔记整理：李磊，浙江大学硕士，研究方向为自然语言处理 链接：https://arxiv.org/abs/2106.13884

动机

大规模的自回归语言模型（如GPT）在预训练阶段学习到了大量的知识，具有很好的学习新任务的能力，给定几个“任务示例”，模型可以很快的学习到任务形式并回答新问题，但这种能力仅限于文本领域。

Prompt tuning通过添加提示信息，充分挖掘预训练语言模型蕴含的知识，在few-shot场景下取得了良好的效果。

作者提出了Frozen， 利用Visual Encoder对图片进行编码，编码得到的结果作为prompt与文本一起送入语言模型中，试图将大规模语言模型和prompt应用于多模态领域。在VQA、OKVQA、miniImageNet等多个数据集的多模态few-shot场景下进行了实验，结果表明Frozen有效的利用了预训练语言模型的先验知识，具有很好的迁移学习能力。

模型结构

图 1模型结构图

如图1所示，模型结构主要分为两个部分：

1.预训练自回归语言模型

在公共数据集C4上预训练一个基于transformer结构的深度自回归语言模型，模型具有70亿参数。

2.视觉编码器

基于NF-ResNet-50，主要功能是将原始的图片映射为连续的序列以便transformer模型进行处理。将NF-Resnet全局池化层后的结果作为最终输出向量。受Prefix-tuning的启发，作者将视觉编码器的输出作为视觉prefix，与文本一起送入语言模型中。这种方式将静态的文本prefix转换成动态的视觉prefix，输入的图片不同，产生的视觉prefix也不同，从而更好地“提示”语言模型。

训练

如图1所示，训练时采用image-caption数据集，输入是（图片，文本）对，以生成式的方式输出对图片的描述文本信息。训练过程中冻结语言模型，仅训练视觉编码器。在k-shot场景下，需要给出几个示例，因此模型的输入可能会包含多个（图片，文本）对，作者使用相对位置编码使图文始终在对应文本之前。

实验

作者以下三个角度进行了实验：1.Rapid Task Adaptation. 2.Encyclopedic Knowledge. 3.Fast Concept Binding

1.Rapid Task Adaptation

图 2 Rapid Task Adaptation结果

测试在image-caption上训练的模型在VQA数据集上的表现并设置了多个对照模型。Frozen scratch表示语言模型是随机初始化的，Frozen finetuned 表示语言模型使用预训练权重，Frozen train-blind 控制视觉编码器的输入始终是黑色图像。可以发现Frozen随着提供示例（n）的增多，效果有所提升。

2.Encyclopedic Knowledge

图 3 Encyclopedic Knowledge结果

此部分测试了Frozen在需要外部知识的OKVQA数据集上的表现，Frozen同样在Image-caption上进行训练。同时比较了语言模型大小对结果的影响（Frozen 400mLM）。

3.Fast Concept Binding

图 4 Fast Concept Binding输入示例

如图4所示，将blicket和dax等无实际意义的词与某一事物类别进行绑定，同时给出几个示例，测试模型是否具有概念绑定的能力。

图 5 概念数等于2时的结果

图 6 概念数等于5时的结果

作者还进一步测试了概念绑定与外部知识结合的场景下Frozen的效果。

随着任务难度增加，Frozen的效果也有所下降，但提供的示例数增加的时候，Frozen能从示例中提取到相关知识，指导结果的生成。

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