论文精读：Improving CLIP Training with Language Rewrites

本文主要是介绍论文精读：Improving CLIP Training with Language Rewrites，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！

Status: Finished
Author: Dilip Krishnan, Dina Katabi, Lijie Fan, Phillip Isola, Yonglong Tian
Institution: Google Research, MIT CSAIL
Publisher: NeurIPS
Publishing/Release Date: October 28, 2023
Summary: CLIP模型通过对比损失进行训练，这通常依赖于数据增强来防止过拟合，但是在CLIP的训练过程中，只对图像进行了数据增强，并没有对文本进行数据增强。基于此，这篇文章提出了文本增强CLIP（Language augmented CLIP, LaCLIP），利用大语言模型的ICL能力，对每张图片的文本描述进行重写。重写的文本保持原意不变，在句子结构和文本表达上具有多样性。在模型训练的时候，随机选择采用原始文本还是重写的文本。作者在CC3M、CC12M、RedCaps和LAION-400M等数据集上进行了实验，证明LaCLIP在不增加算力和内存消耗的情况下，由更好的性能。
Score /5: ⭐️⭐️
Type: Paper
论文链接: https://arxiv.org/abs/2305.20088
代码是否开源: 开源
代码链接: https://github.com/LijieFan/LaCLIP
数据集是否开源: 开源
数据集链接: https://paperswithcode.com/paper/improving-clip-training-with-language-1

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读前先问

1. 大方向的任务是什么？Task

CLIP的主要任务是为了连接文本和图像。

1. 这个方向有什么问题？是什么类型的问题？Type

在对比学习中，对图像做了数据增强，但是没有对文本标签做数据增强。

1. 为什么会有这个问题？Why

文本数据增强方法不是很多，

1. 作者是怎么解决这个问题的？How

提出了一种新的文本增强方法，利用了大型语言模型（如ChatGPT和Bard）的能力，通过重写文本来增加数据的多样性。

1. 怎么验证解决方案是否有效？

跟之前的对比一下。

1. 实验结果怎么样？What（重点关注有没有解决问题，而不是效果有多好）

相比不对文本做数据增强确实好一点。

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论文精读

引言

以CLIP为代表的预训练的视觉-语言多模态编码器，在从成对的图像和文本数据中学习可迁移特征方面非常有用。这种能力主要来源于两个方面：数据和计算。首先，在数据方面，大量的图像-文本对数据可以更高效的训练大模型。其次，在计算方面，对比学习对图像和文本的共同损失使其具有良好的可伸缩性。

CLIP模型通过对比损失进行训练，这通常依赖于数据增强来防止过拟合，但是在CLIP的训练过程中，只对图像进行了数据增强，并没有对文本进行数据增强，这种输入的不对称性可能会导致同一文本对应不同的图像。这会带来两个问题：① 图像编码器从语言方面接受的监督信号较少，② 文本编码器在每一轮训练中会遇到相同的文本，增加了过拟合的风险，还会影响zero-shot迁移能力。

因此，如何对文本输入进行增强也非常关键。现有的文本增强方法大多还停留在单词层面，例如替换或者掩码，这对丰富文本结构来说提升有限，而且相比于对图像的增强来说也太弱了。然而，如ChatGPT、Bard等LLMs的发展迅速，在一些自然语言任务上的能力已经超过了人类，基于此，作者探索了如何利用LLMs（LLaMA）的ICL来更有效的对文本进行增强。

为了更好地利用ICL提示词，作者设计了多种策略来生成一组小的元输入-输出文本对，包括利用ChatBots、人工重写或使用已有的图像标题数据集，将这些元输入-输出文本对作为提示词输入LLaMA。这种对文本进行数据增强的方式不仅可以保留文本结构，而且重写的内容更加丰富，更具有多样性。

方法

CLIP

$$L_I=-\sum _{i=1}^N\log \frac{\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left(x_T^i\right)\right)/\tau \right)}{{\sum }_{k=1}^N\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left(x_T^k\right)\right)/\tau \right)}$$

文本重写增强

提出了一个文本增强函数${\text{aug}}_T$，用${\text{aug}}_T(x_T)$作为$f_T$的输入。

${\text{aug}}_T$主要利用了LLMs的ICL能力，它可以通过给定的几个例子来学会一个新的任务，因此需要先生成几个例子，作者在这里提出了3中方法：

1. ChatBots：利用ChatGPT和Bard进行修改，提示词：“Rewrite this caption of an image vividly, and keep it less than thirty words:”
2. MS-COCO采样：这个数据集中每张图片有5个不同的描述
3. 人工重写：随机采样了一部分图像-文本对进行人工标注

针对四种重写策略（ChatGPT、Bard、COCO和Human），每种策略从图像-文本对数据集中采样16个样本，然后生成新的标题，因此一共有16个元输入-输出文本对。

然后本地部署了一个LLaMA模型来对所有的图像-文本数据集的文本标签进行重写。

LaCLIP

$$L_I=-\sum _{i=1}^N\log \frac{\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left({\mathrm{aug}}_T\left(x_T^i\right)\right)\right)/\tau \right)}{{\sum }_{k=1}^N\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left({\mathrm{aug}}_T\left(x_T^k\right)\right)\right)/\tau \right)}$$

$${\mathrm{aug}}_T\left(x_T\right)\sim \mathrm{Uniform}\left(\left[x_{T0},x_{T1}\dots ,x_{TM}\right]\right)$$

LaCLIP-MT（Multi-Text）

每张图像不仅有原始文本还有重写后的文本，也就是有多个正样本对。损失函数如下，唯一的不同就是现在遍历所有的文本对。

$$L_{I\ast }=-\frac{1}{M}\sum _{i=1}^N\sum _{j=0}^M\log \frac{\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left(x_{Tj}^i\right)\right)/\tau \right)}{{\sum }_{k=1}^N\exp \left(\mathrm{sim}\left(f_I\left({\mathrm{aug}}_I\left(x_I^i\right)\right),f_T\left(x_{Tj}^k\right)\right)/\tau \right)}$$

实验

数据集

1. 预训练数据集：CC3M、CC12M、RedCaps和LAION-400M
2. 下游任务数据集

训练参数

CC3M、CC12M、RedCaps：ViT-B/16架构，batch size 8192，AdamW优化器

LAION-400M：ViT-B/32跟ViT-B/16架构，batch size 32769

评估设定

Zero-Shot分类准确率、Few-Shot分类准确率和Linear Probing准确率。

消融实验

1. 不同的增强策略：对比了基于LLM的文本数据增强策略跟其它的文本数据增强策略对准确率的影响

1. 增强文本的数量：每个样本增强的文本数量对准确率的影响

1. 不同的ICL元输入输出文本对：LLaMA ICL例子的类型对准确率的影响

1. Backbone架构

1. 预训练文本编码器

结论

贡献：通过文本重写数据增强提高了CLIP的训练效率，另外还提出了一种新的多文本损失的对比学习方法。

限制：本地部署LLM用于文本重写需要大量的GPU资源。

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速览笔记

Motivation

CLIP在训练时存在一个问题：对图像使用了数据增强技术，文本部分却没有相应的增强措施。这导致了输入数据的不对称性，可能限制了模型性能。

为了解决这一问题，作者提出了一种新的文本增强方法，利用了大型语言模型（如ChatGPT和Bard）的能力，通过重写文本来增加数据的多样性。这种方法不仅保留了原始文本的结构，而且使得文本内容更加丰富和多样化。此外，论文还引入了一种新型的多文本对比学习方法（LaCLIP-MT），它允许每个图像对应多个文本描述，从而更全面地捕捉图像和文本间的关联，进一步提升模型性能。

Novelty

1. 创建点在哪里？为什么要提出来这个？要解决什么问题？

创新点包括：① 利用LLM进行文本数据增强的方法；② 多文本损失对比学习方法。

1. 怎么才能想出来这个创新点？想问题的思路是什么？

推测作者的想法

注意到现有的CLIP模型在处理图像和文本时存在不对称性，即只对图像进行数据增强而没有对文本进行类似处理。

这种不平衡可能导致图像编码器从语言方面接受的监督信号较少，而文本编码器由于在每轮训练中遇到相同的文本，增加了过拟合的风险，并可能影响zero-shot迁移能力。

1. 怎么就能发这个会议或者这个期刊的？

站在审稿人的角度看论文

感觉创新点不是很多，这种利用LLM对文本进行重写数据增强的方法，应该也不是本文提出的，本文应该只是利用这种方法而已，我不理解为什么能通过。

Methods

对照代码，整理模型整体结构，分析每个模块的作用以及对性能的提升贡献（重点，呼应实验），找到核心模块（提点最多），以及判断跟创新点是否匹配

Experiments

训练集和测试集

用的哪个数据集，规模多少，评价指标是什么

1. 预训练数据集：CC3M、CC12M、RedCaps和LAION-400M
2. 下游任务数据集

性能如何，好不好复现，是否有Code/Blog/知乎讨论

每个实验证明了什么

有没有哪些实验没有做

跨语言有效性、域外泛化性。

Downsides

哪些提出的模块是有问题的

人工重写的标准是什么？是否跟ChatBots重写限制只能修改3个词对齐？还是完全由人重新想一个。

哪些提出的点对性能提升存疑

有没有能改进的地方

对文本的数据增强方式跟对图片做的数据增强联动，这样就不需要借助LLM来进行数据增强了。

Thinking

能否迁移应用？（业务应用方向、模型改进、数据生产组织等方面）

在数据处理方面，也可以通过LLM来对文本标签进行数据增强。

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