在大模型时代，视觉语言模型（VLM）的参数已经扩展到了数百甚至数千亿，使得性能持续增加。与此同时，更小规模的模型仍然很重要，它们更易于训练和服务，更加环境友好，并为模型设计提供更快的研究周期。
在该领域，谷歌研究院在去年推出了一个名为 PaLI（Pathways Language and Image）的模型。作为一个多模态大模型，PaLI 的关键结构之一是复用大型单模态基干进行语言和视觉建模，在语言方面复用 13B 参数的 mT5-XXL，在视觉方面复用 2B 参数的 ViT-G 和 4B 参数的 ViT-e。当时 PaLI 实现了优于多数新旧模型的性能。
此后谷歌继续专注于更小规模的建模，并于近日提出 PaLI-3，这是 PaLI 系列的第三代模型。通过一个仅有 5B 参数的预训练基线模型，他们优化了训练方法，并在多个 VLM 基准上实现了有竞争力以及新的 SOTA 结果。
该方法主要由三部分组成，分别是在 web 规模的图像文本数据上对图像编码器的对比预训练、用于 PaLI 多模态训练的改进后的混合数据集，以及更高分辨率的训练。
作者来自谷歌研究院、谷歌DeepMind和谷歌云。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.09199.pdf
下图为 5B PaLI-3 模型概览，其中通过对比预训练的 2B SigLIP 视觉模型，图像被单独地编码成了视觉 token。接着与 query 一起，这些视觉 token 被传递给了 3B 编码器 - 解码器结构的 UL2 Transformer，它生成了预期答案。在这样的设置下，与之前 PaLI 模型中单个分类预训练的模型，对比预训练的模型提供了明显更有用的 token。
效果怎么样呢？PaLI-3 在需要视觉定位文本理解和目标定位的任务上实现了新的 SOTA，包括 RefCOCO 数据集上的 8 个视觉定位文本理解任务和参考表达分割任务。PaLI-3 也在一系列分类视觉任务上有出色的表现。
此外研究者还专门做了消融实验以与分类预训练的 ViT 基线模型比较，并进一步确认了预训练视觉编码器在有噪声 web 规模的图像文本数据上的可行性，从而成为在分类数据上进行训练的优先替代方案。
除了 5B PaLI-3 模型之外，研究者还利用最近提出的 SigLIP 方法，构建了一个参数扩展到 2B 的 SOTA 多语言对比视觉模型。
模型介绍
架构
在更高的层面，PaLI-3 的架构遵循了 Chen et al. (2023b;a)：ViT 模型将图像编码为 token，并与问题、提示和指令等文本输入一起被传递到编码器 - 解码器结构的 transformer，从而生成文本输出。
先看视觉组件。研究者使用 SigLIP 训练方法，从对比预训练的 ViT-G/14 模型（参数约为 2B）初始化出 PaLI-3 的视觉基干。简而言之，他们训练了图像嵌入 ViT-G/14 模型和文本嵌入 transformer 模型来分别嵌入图像和文本，这样一来，使用图像和文本嵌入点积的 sigmoid 交叉熵的二元分类器，能够准确地分类各自的图像和文本是否相互对应。
这类似于 CLIP 和 ALIGN，但更加高效、可扩展和稳健。同时这种方法是为了预训练 ViT 图像嵌入组件，因此当将 ViT 插入到 PaLI 时，文本嵌入 transformer 会被丢弃。
再来看完整的 PaLI 模型。ViT 图像编码器的输出在池化之前形成了视觉 token，并线性地映射和添加到嵌入的输入文本 token。接着这些 token 被传递到了预训练的 3B UL2 编码器 - 解码器模型，从而生成文本输出。该模型的文本输入通常包含有描述任务类型的提示，并为该任务编码必要的文本输入。
训练
训练过程包含多个阶段。
阶段 0：单峰预训练。图像编码器按照 SigLIP 训练协议，图像编码器的训练分辨率为 224×224 ；文本编码器 - 解码器是一个 3B UL2 模型，按照 Tay 等人描述的混合降噪程序进行训练。
阶段 1：多模态训练。将图像编码器与文本编码器 - 解码器相结合，然后，将这个组合得到的 PaLI 模型在多模态任务和数据上进行训练，此时，图像编码器保持冻结，分辨率还是 224×224。通过对文本质量进行启发式过滤，并使用 SplitCap 训练目标，再次从 WebLI 数据集派生出主要的混合组件。
阶段 2：提升分辨率。高分辨率输入是一种被广泛接受的提高性能的方法，这既是因为可以感知图像中的更多细节，也是因为通过增加序列长度来提高模型能力。本文通过解冻图像编码器来提高 PaLI-3 的分辨率，将检查点保持在 812×812 和 1064×1064 分辨率。
任务迁移。最后，对于每个单独的任务（基准），本文使用冻结的 ViT 图像编码器在任务的训练数据上微调 PaLI-3 模型；对于大多数任务，本文微调 812×812 分辨率检查点，但对于两个文档理解任务，本文将分辨率提高到 1064×1064。
实验及结果
实验首先比较了在 PaLI 框架下不同 ViT 模型的结果对比，研究者考虑了两种 ViT 模型：Classif 和 SigLIP。
结果如表 1 所示，表明虽然 SigLIP 模型的少样本线性分类有些落后，但通过使用 PaLI-3，SigLIP 模型在更简单的任务上（例如字幕和问答）提供了适度的增益，并且在更复杂的场景即文本和空间理解任务上取得了巨大增益。
此外，研究者还在 TextCaps、TextVQA、STVQA、OCRVQA、InfographicVQA、DocVQA、ChartQA、Scree2Words、 WidgetCap 数据集上评估了 PaLI-3。结果如表 2 所示，在使用外部 OCR 系统的情况下，PaLI-3 仅比 SOTA 方法低 0.7 分。然而，在没有这种外部系统的情况下，PaLI-3 比所有 SOTA 方法的组合高出 4.4 分。对于 TextCaps、TextVQA、InfographicVQA 和 DocVQA，PaLI-3 的优势超多 8 分甚至更多。
参考表达分割
研究者扩展了 PaLI-3，使其能够通过类语言输出来预测分割掩码。为此，他们利用了 Ning et al. (2023) 的向量量化变分自编码器（VQ-VAE）。VQ-VAE 经过训练可以学习 128 个掩码 token，其编码器可以将 64 × 64 像素的分割掩码标记为 16 个掩码 token，解码器可以转换回来。
研究者训练 PaLI-3 来预测单个分割掩码，首先输出 4 个坐标作为文本，并表示为边界框。接着是 16 个掩码 token，表示边界框内的掩码。
表 1 表明对于此类定位任务，对比预训练比分类预训练更有效。下表 3 显示，完整的 PaLI-3 模型在参考表达分割方面略微优于现有技术。
图像理解
接下来研究者在一般视觉语言理解任务上评估了 PaLI-3。与之前的工作一样，他们没有使用外部 OCR 模块，因为这些基准测试很少涉及图像中的文本。
结果表明，与最近的 SOTA 模型相比，PaLI-3 的尺寸要小得多，但它在这些基准测试中表现出了非常强大的性能。对于 COCO，PaLI-3 优于除 BEiT-3 以及 17B 和 55B PaLI 之外的所有模型。在 VQAv2 和 TallyQA 上，PaLI-3 超过了除 PaLI-X 之外的所有先前模型。对于 OKVQA 任务，PaLI-3 仅落后于 PaLM-E (562B) 和 PaLI-X (55B)，但仍然优于 32-shot Flamingo (80B) 模型。
视频字幕和问答
该研究在 4 个视频字幕基准上对 PaLI-3 模型进行了微调和评估：MSR-VTT、VATEX、ActivityNet Captions 和 Spoken Moments in Time。此外，该研究在 3 个视频问答基准上进行了同样的操作：NExT-QA、MSR-VTT-QA 和 ActivityNet-QA。
尽管没有使用视频数据进行预训练，PaLI-3 仍以较小的模型尺寸实现了出色的视频 QA 结果：在 MSR-VTT-QA 和 ActivityNet-QA 上实现了最先进的性能，并在 NextQA 上取得了具有竞争力的结果。在图像和视频 QA 上的持续改进凸显了采用对比 ViT 的好处。
此外，PaLI-3 还取得了非常好的视频字幕结果，平均仅比 SOTA 结果低 3 个 CIDEr 点。考虑到模型尺寸，PaLI-3 在性能和实用性方面似乎都是一个绝佳的选择。
直接图像编码器评估
研究者还评估了 ViT-G 模型，ViT-G 可以理解为不是完整的 PaLI-3，结果如表 6 所示。
首先，该研究使用标准的 ImageNet 基准测试及其两个最流行的变体来测试图像分类功能。结果表明，SigLIP 在 top-1 和 v2 准确率方面略有落后，但在 ReaL 方面结果相当。
其次，该研究报告了不同模型在 Crossmodal-3600 基准上的结果。结果表明 SigLIP ViT-G 模型明显优于较大的 ViT-e 模型。
最后，该研究还报告了线性 probing 结果，结果表明 SigLIP 不及其他模型。
表 7 和表 8 评估了模型的公平性、偏差和其他潜在问题。
