【大模型学习 | BLIP2原理】

BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models

目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式，大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型，作者提出一种使用两个阶段预训练模型Querying Transformer (Q-Former)。

一、预训练方法

这种预训练方法分为了两个阶段 （1）视觉语言特征表示学习阶段 （2）视觉到文本的生成学习阶段

1.1 Q-Former

主要作用就是对齐两个不同模态的冻结预训练模型

🟢 Q-Former包含了两个transformer子模块：（1）Image Transformer （特征提取） （2） Text transformer (作为文本编码器和解码器) ;

🟢 一组可学习的查询嵌入向量作为 Image Transformer 的输入，这些向量在self-attention layer相互联系以及通过 cross-attention layer与预训练的图像模型特征交互； 除此之外，这组可学习的嵌入向量也与文本token进行拼接作为Text transformer的输入；

🟢 将Q-Former初始化为 ${\text{BERT}}_{\text{base}}$, cross-attention layer是随机初始化的；同时查询向量的大小为：($32\times 768$)

1.2 视觉语言特征表示学习

第一阶段的训练目标是基于文本对，通过 Q-Former 与冻结图像编码器，使得可学习的 query 向量能够从图像中提取出与文本语义最相关、最具信息量的视觉特征。在这个阶段中，采用了与BLIP预训练过程近似的目标损失：Image-Text Contrastive Learning (ITC) 、Image-grounded Text Generation (ITG)、Image-Text Matching (ITM).

🟢 ITC：图像、文本特征对比学习，通过可学习的查询向量和Text transformer中的[CLS]计算相似度，为了防止数据泄露，采用unimodal self-attention，禁止 query 与文本 token 之间的直接交互；

🟢 ITG：将可学习的向量作为条件输入，以自回归的方式生成图像描述，采用了causal self-attention mask；

🟢 ITM：二分类匹配任务，采用bi-directional self-attention mask；

1.3 图像到文本的生成学习

第二阶段利用LLM的生成语言的能力来训练Q-Former。将图像通过图像冻结模型和Image Transformer得到与文本语义最相关、最具信息量的视觉特征。接着通过一个全连接层的线性变换，将大小转换为符合到LLM模型中的输入维度。作者尝试了两种LLM冻结模型：

(1) decoder-based LLMs : query 表征作为 LLM 的输入前缀（prefix） → LLM 自己完成文本生成

(2) encoder-decoder-based LLMs : 模型学习在给定图像（query 表征）+ 前缀（自定义）的条件下，生成后缀内容

架构类型	模型例子	输入方式	损失函数类型	说明
Decoder-only	GPT, OPT, LLaMA	Q-Former 输出作为前缀，LLM 自回归生成	Language Modeling Loss	query → LLM 直接生成
Encoder-Decoder	T5, BART	Q-Former 输出 + 前缀文本 → encoder 后缀文本作为 decoder target	Prefix Language Modeling Loss	query + prefix → 生成 suffix