1 多模态概述
多模态指的是多种模态的信息数据，包括：文本、图像、视频、音频等。多模态任务是指需要同时处理两种或多种不同类型的数据的任务。近年来，随着深度学习技术的发展，多模态任务取得了显著的进步。特别是VIT（Vision Transformer）和CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）这两种基于Transformer模型的方法，极大地推动了多模态研究的发展。相比于传统的基于CNN（Convolutional Neural Network)的方法，Transformer能够对不同模态的数据进行统一建模，包括参数共享和特征融合。这极大地降低了多模态任务的复杂性和计算成本。
本文主要关注文本、图像两种模态数据的处理。
常见任务
- 图像描述（image captioning） ：对给定图像生成描述性说明或生成字幕。
- 视觉定位（visual grounding）：在给定的图像中定位具有指定描述的对象。
- 视觉问答（VQA）：借助相关图像为文本问题生成文本答案。
- 跨模态检索（Cross-Modal Retrieval）：包括利用文本搜索图像和利用图像搜索文本两种任务。
- 视觉推理（visual reasoning）：对给定的图像图像推断常识信息和认知理解。可分为两个任务，包括问题回答（从问题的预期答案库中选择最佳答案）和回答理由（提供给定答案背后的理由）。
2 近期论文关系梳理
多模态近期出现较多论文，各论文的关系图如下，相同颜色代表作者是同一团队。
- ViLT：多模态学习之前都是Oscar或者Uniter的这些工作，但他们的缺陷是因为用了Object Detection的模型做视觉特征抽取，所以速度太慢，在Vision Transformer之后，Vilt的作者用一个Vision Transformer去代替vision特征提取，只用一个Embedding层大大简化了模型结构，所以结合VIT和Oscar推出了ViLT。
- ALBEF：ALBEF的作者发现Clip比较高效，适合做Image Text Retrieval，原始的方法因为Modality Fusion做得很好，所以多模态任务非常强，ViLT结构比较简单，所以最后综合各算法长处推出了ALBEF这样一个Fusion Encoder的模式.
- CoCa：SimVLM用Encoder Decoder去做多模态，它的作者在ALBEF的基础上推出了CoCa，用一个Contrast和Captioning两个Loss训练出非常强大的模型。
- VLMO：微软根据ALBEF和Vilt，提出VLMO，用共享参数的方式做一个统一的多模态的框架
- BLIP：ALBEF的作者基于参数共享的思想，基于可以用很多Text Branch，提出Blip的模型，能做非常好的Captioning功能，而且它的Caption Filter模型非常好用，能够像一个普适工具一样用到各种各样的情形中。
详细解析参考：多模态系列论文–BLIP 详细解析 - BEIT：ViT也用Mask Data Modeling的方式做Self-Supplied Learning，但是效果不是很好，而微软团队认为Mask Data Modeling是非常有前景的方向，所以顺着Bert的思想提出BEIT，号称计算机视觉界的Bert Moment，很快又推出BEITv2，但这个主要做视觉任务，不是多模态。
- Vision Language BEIT：BEIT可以在视觉上做Mask Modeling，Bert可以在文本上做Mask Modeling，因此作者将视觉和文本合在一起，推出VL-BEIT
- BEITv3：该团队将VLMO, VLBEIT和BEITv2三个工作合起来，推出多模态的BEITv3，大幅超过了CoCa, Blip在单模态和多模态上的各种表现。
详细解析参考：多模态系列论文–BEiT-3 详细解析 - MAE：Mask Auto Encoder，主要是Mask and Predict Pixel(BEIT是Mask and Predict Patch),其实Vision Transformer都已经做，但是效果都不是很好，BEIT和MAE都把效果推到一个非常高的高度
- Flip：Fast Language Image Prediction，MAE有一个非常好的一个特性，就是在视觉端把大量的Patch全都Mask掉之后，只把没有Mask过的Patch送入Vision Transformer学习，大大减少了计算量，Flip把MAE的这个有用的特性用到Clip的结构里，模型就是Clip没有任何的改变，只不过在视觉端跟MAE一样，只用没有Mask的Token，这样就把Sequence Length降低了很多，训练就快了。
详细解析参考：多模态系列论文–CLIP 详细解析
4 最新进展
目前很多工作认为之前模型不够统一，不是真正意义上的Unified Framework，只是更灵活的把很多模型拼到一起，对于大一统的框架，目前主要是两种思路。
- 微软的MetaLM，Google的Poli，提出模型就是一个Encoder Decoder，有图像的输入，文本的输入，模型不论是在预训练的时候还是在下游任务的时候做什么，完全是由文本的Prompt决定。不论什么任务，它的输出永远都是文字。所以是Text Generation任务，它通过调整各种各样的Prompt，也就是文章的Language Interface，只需要调整它的Language，这个模型就知道在做什么任务。这个模型真的是很少被改动。所以算得上是一个Unified Framework。
- Generalist Model通用模型：不论在预训练的时候，还是在做下游任务的时候，都只用一个模型直接训练好就可以了，不再根据下游任务调整模型结构，或者再给它加一个Task Specific的Head，最近也有一些工作比如Unified IO、UniPerceiver、UniPerceiver MOE、UniPerceiver V2等，虽然暂时效果还没有优势，但是应该很快就会有进一步的提升。
5 常用损失函数
- ITC（Image-Text Contrastive loss）: 使用对比损失来约束image与text的特征，positive靠近，negative远离。
- ITM（Image-Text Matching loss）: 选取对比计算中的hard negative，要求网络计算其是否匹配，赋予网络具有挑战的任务。
- MLM（Masked Language Modeling）: BERT的预训练函数，ALBEF和VLMO也用这个目标函数，类似完形填空，将一个句子某个中间词mask掉，再预测这个中间词，属于双向模型
- LM（Language Modeling）：给定一个句子，mask掉一个句子后半部分，然后用前半部分去预测句子后面内容，BLIP、GPT的预训练函数。有的论文称为Captioning Loss
致谢：
感谢李沐老师和朱老师的详细讲解，本文是对朱老师课程的总结，并增加个人理解，详细内容请参考两位老师的课程，谢谢。
