VLE 基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型：支持视觉问答、图文匹配、图片分类、常识推理等

多模态预训练模型通过在多种模态的大规模数据上的预训练，可以综合利用来自不同模态的信息，执行各种跨模态任务。在本项目中，我们推出了 VLE (Vision-Language Encoder)，一种基于预训练文本和图像编码器的图像-文本多模态理解模型，可应用于如视觉问答、图像-文本检索等多模态判别任务。特别地，在对语言理解和推理能力有更强要求的视觉常识推理（VCR）任务中，VLE 取得了公开模型中的最佳效果。

最近，大型语言模型（LLM）取得了巨大成功，并被用于翻译、问答、摘要等文本任务。虽然 LLM 是单模态模型，但它们的能力也可用于辅助多模态理解任务。借助 LLM 的 zero-shot 能力，我们设计了一种 VQA+LLM 方案，将大型语言模型集成到视觉问答任务中，实现了帮助视觉问答模型生成更准确和流畅的答案。

开源 VLE 相关资源以供学术研究参考。

在线演示地址：https://huggingface.co/spaces/hfl/VQA_VLE_LLM

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1.模型结构

VLE 模型采用双流结构，与 METER 模型结构类似，由两个单模态编码器（图像编码器和文本编码器）和一个跨模态融合模块构成。VLE 与 METER 的结构上的差异在于：

• VLE 使用 DeBERTa-v3 作为文本编码器，其性能优于 METER 中使用的 RoBERTa-base。

• 在 VLE-large 中，跨模态融合模块的隐层维度增加至 1024，以增加模型的容量。

• 在精调阶段，VLE 引入了额外的 token 类型向量表示。

2.预训练

VLE 使用图文对数据进行预训练。在预训练阶段，VLE 采用了四个预训练任务：

• MLM (Masked Language Modeling)：掩码预测任务。给定图文对，随机遮掩文本中的部分单词，训练模型还原遮掩的文本。

• ITM (Image-Text Matching)：图文匹配预测任务。给定图文对，训练模型判断图像和文本是否匹配。

• MPC (Masked Patch-box Classification)：遮掩 Patch 分类任务，给定图文对，并遮掩掉图片中包含具体对象的 patch，训练模型预测被遮掩的对象种类。

• PBC (Patch-box classification)：Patch 分类任务。给定图文对，预测图片中的哪些 patch 与文本描述相关。

VLE 在 14M 的英文图文对数据上进行了 25000 步的预训练，batch 大小为 2048。下图展示了 VLE 的模型结构和部分预训练任务（MLM、ITM 和 MPC）。

3.下游任务适配

3.1 视觉问答 (VQA)

• 我们遵循标准做法，使用 VQA 的训练集（training set）和验证集（validation set）训练模型，在 test-dev 集上进行验证。我们采用模型的融合层的 pooler 的输出进行分类任务的训练。

3.2 视觉常识推理 (VCR)

• 我们将 VCR 格式化为一个类似于 RACE 的选择题任务，并对于每张图像中的对象，将覆盖该对象的 patch 的表示的平均池化值添加到融合模块之前的图像特征序列中。我们还为图像和文本中的对象添加额外的 token_type_ids，以注入不同模态之间的对齐信息，提升模型的对齐性能。

3.3 模型下载

本次发布了 VLE-base 和 VLE-large 两个版本的预训练模型，模型权重为 PyTorch 格式，可以选择手动从🤗 transformers 模型库下载权重和配置文件，或者在代码中使用 from_pretrained(model_name) 以自动加载模型。详细方法参加模型使用。

3.4 预训练权重

^* : 仅计算 encoder 和 emebddings 的参数。特定任务的预测层的参数量未计入。

3.5 精调权重

3.6 模型对比

在下表中，我们比较了 VLE、METER 以及其他多模态模型的参数量、预训练数据和下游任务效果。其中 VQA 展示的的是 test-dev 集上的效果；VCR 展示的是 dev 集上的效果。

^† : 复现效果

^‡ : 精调参数: lr=7e-6, batch_size={256, 512}, num_epochs=10

^§ : 精调参数: lr=1e-5, batch_size=128, num_epochs=5

^* : I-T: 图文对. I: 图像. T: 文本.

观察上表可以发现：

• VLE 的预训练更高效：与大小相近的模型相比，VLE 使用了更少的预训练数据，并在视觉问答上取得了相当甚至更好的效果。

• VLE 有更强的推理能力： 特别地，在对推理能力要求更高的视觉常识推理（VCR）任务上，VLE 显著地超过了具有相似结构的 METER。

4.结合大模型的视觉问答

最近，随着指令微调、RLHF 等技术的发展，LLM 在多种文本任务中取得了巨大的成功。尽管 LLM 是单模态模型，但它们的能力也可用于辅助多模态理解任务。具体而言，我们提出一种 VQA + LLM 方案，将多模态模型与 LLM 集成到视觉问答任务中，从而帮助 VQA 模型生成更准确和流畅的答案。下图展示了系统流程。

(a) VQA: 这是使用判别模型执行 VQA 任务的标准方式。输入问题和图像到多模态模型中，训练模型预测正确的答案标签。

(b) VQA + LLM: 首先利用 captioning 模型生成图片的描述；将图片描述、问题以及 VQA 模型的详细预测结果拼接，组合成合适的 prompt 的形式送入 LLM，最后要求 LLM 模型回复最合理的答案。

VQA+LLM 生成的答案更准确，也有更高的可读性。下面是一些例子：

Demo 地址（仅供学术研究）：https://huggingface.co/spaces/hfl/VQA_VLE_LLM

4.1 模型使用

环境要求

• PIL

• Transformers >= 4.25

• PyTorch Lightning (仅用于运行精调脚本)

模型相关代码位于models/VLE目录下的*py文件中。因此，要使用 VLE 模型，仅需把models目录复制到你的项目代码目录即可。

要运行以下演示代码，请使用git clone命令下载本仓库至本地，并进入仓库的根目录。

4.2 加载 VLEModel

from models.VLE import VLEModel, VLEProcessorfrom PIL import Imageimport torch
model_name="hfl/vle-large"images = [Image.open('pics/dogs.png')]text = ["There are dogs on the grass."]
model = VLEModel.from_pretrained(model_name)vle_processor = VLEProcessor.from_pretrained(model_name)multimodal_inputs = vle_processor(text=text,images=images, return_tensors='pt',padding=True)
#forwardvle_output = model(**multimodal_inputs)

5.推理

5.1 视觉问答 (VQA)

from models.VLE import VLEForVQA, VLEProcessor, VLEForVQAPipelinefrom PIL import Image
model_name="hfl/vle-base-for-vqa"text= "What is the color of the floor?"image = Image.open("pics/door.png")
model = VLEForVQA.from_pretrained(model_name)vle_processor = VLEProcessor.from_pretrained(model_name)vqa_pipeline = VLEForVQAPipeline(model=model, device='cpu', vle_processor=vle_processor)
vqa_answers = vqa_pipeline(image=image, question=text, top_k=5)print(f"Question: {text}. Answers: {vqa_answers}")

5.2 图文匹配（ITM）

from models.VLE import VLEForITM, VLEProcessor, VLEForITMPipelinefrom PIL import Image
model_dir = 'hfl/vle-base'itm_text = ["a photo of a cat.", "a photo of dogs."]itm_images = Image.open("pics/dogs.png")
print("Init ITM model")model = VLEForITM.from_pretrained(model_dir)vle_processor = VLEProcessor.from_pretrained(model_dir)
print("init ITM pipeline")itm_pipeline = VLEForITMPipeline(model=model, device='cpu', vle_processor=vle_processor)itm_pred = itm_pipeline([{"image": itm_images, "text": itm_text[0]},                          {"image": itm_images, "text": itm_text[1]}])
for t, pred in zip(itm_text,itm_pred):    print(t,pred)

5.3 Patch 分类（PBC）

from models.VLE import VLEForPBC, VLEProcessor, VLEForPBCPipelinefrom PIL import Image
model_dir = 'hfl/vle-base'pbc_text = "pink tongues"pbc_image = Image.open("pics/dogs.png")
print("Init PBC model")model = VLEForPBC.from_pretrained(model_dir)vle_processor = VLEProcessor.from_pretrained(model_dir)
print("init PBC pipeline")pbc_pipeline = VLEForPBCPipeline(model=model, device='cpu', vle_processor=vle_processor)pbc_pred = pbc_pipeline(image=pbc_image,text=pbc_text)print(pbc_text)pbc_pred['image'].save('pics/pink_tongues.png')

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