本文主要是介绍Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
我们可以使用以下这六个标准，旨在全面分类视觉语言 (VL) 研究：
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学习范式： 该标准区分模型的训练方式。
- 特定任务学习是一种传统方法，其中模型从头开始针对特定任务（例如视觉问答）进行训练。这种方法很简单，但可能无法很好地泛化到其他任务。
- 端到端预训练涉及在特定任务上微调模型之前，先在大型图像文本数据集上对其进行训练。这利用了从大型数据集中学到的知识，通常会带来更好的性能。
- 基于冻结 LLM 的方法利用预训练的大型语言模型 (LLM)，这些模型在训练期间不会更新。重点是调整视觉特征或提示以有效地与冻结的 LLM 交互。
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模型架构：该标准侧重于 VL 模型的结构设计。
- 双编码器模型对视觉和文本数据使用单独的编码器，使其高效地完成检索任务。然而，他们可能缺乏捕捉两种模式之间细粒度交互的能力。
- 融合编码器模型引入了专门的层来合并视觉和文本信息，从而可以更深入地了解两者之间的关系。
- 带有适配器的冻结 LLM模型使用额外的模块将视觉特征连接到冻结的 LLM 的输入，从而使 LLM 能够有效地处理视觉信息。
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训练目标：该标准描述了用于指导学习过程的不同损失函数。
- 图像文本对比 (ITC) 损失旨在拉近匹配图像文本对的表示，同时推开不匹配对的表示。
- 图像文本匹配 (ITM) 损失是二元分类损失，用于预测图像和文本对是否匹配。
- 屏蔽语言建模 (MLM) 损失用于在给定视觉上下文的情况下预测句子中被屏蔽的单词。
- 语言生成 (ITG) 损失侧重于生成准确反映图像内容的文本描述。
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模态：该标准指的是模型训练的数据类型。
- 仅图像或仅文本模型在单一模态（图像或文本）上进行训练。
- 图像文本模型在配对的图像文本数据上进行训练，学习理解两者之间的关系。
- 视频文本模型将其扩展到视频，学习将视觉序列与文本描述对齐。
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监督级别：该标准表明训练数据中的标签程度。
- 监督学习使用完全标记的数据，为模型提供明确的指导。
- 弱监督学习使用部分标记或嘈杂的数据，要求模型从不太精确的信息中学习。
- 无监督学习使用未标记的数据，依靠对比学习等技术来发现模式和关系。
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**研究重点：**该标准强调研究的主要研究方向。
- 视觉语言对齐侧重于提高模型理解视觉和文本表示之间联系的能力。
- 多模态融合探索有效结合视觉和文本信息的不同方法。
- 即时工程研究提示的设计和优化，以指导冻结的 LLM 生成相关文本。
- 解耦训练将复杂的端到端训练过程分解为更易于管理的阶段，以改进优化和学习。
根据上述 6 个标准，研究论文“Bootstrapping Vision-Language Learning with Decoupled Language Pre-training”可分类如下：
- 学习范式：基于冻结 LLM。本文重点关注使用冻结的、预训练的大型语言模型 (LLM) 并调整视觉特征以与其接口。这从强调寻找与视觉特征对齐的最佳提示而不是训练 LLM 本身就可以看出这一点。
- 模型架构：带有适配器的冻结 LLM。本文介绍了一种 Prompt-Transformer (P-Former) 来预测 LLM 的理想提示。该 P-Former 充当视觉编码器和冻结 LLM 之间的适配器，将视觉特征与预测的提示对齐。
- 训练目标：本文主要使用语言生成 (ITG) 损失进行 VL 预训练阶段，并引入额外的对齐损失来将视觉特征与 P-Former 预测的提示对齐。它还在 P-Former 的预训练期间使用重构损失和对比损失。
- 模态：图像-文本和视频-文本。虽然本文的主要重点是图像-文本对，但它也在 4.5 节中展示了该框架对视频-文本任务的适用性。
- 监督级别：本文结合了监督学习和无监督学习。 P-Former 在大型纯文本数据集上以无监督方式进行预训练，而 VL 模型则以监督方式在图像文本对上进行训练。
- 研究重点：研究主要集中在视觉语言对齐和即时工程上。其核心思想是通过引入 P-Former 来改进视觉特征和语言提示之间的对齐，P-Former 学习预测 LLM 的最佳提示。这可以看作是一种即时工程的形式，因为它侧重于优化 LLM 的输入以提高视觉语言任务的性能。
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