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摘要

本视频深入探讨了多模态学习领域的三篇重要论文：BLIP、CoCa 和 BEITv3。首先，BLIP 提出了一个统一的框架，通过引入 Captioner 和 Filter 模块，有效地利用了嘈杂的网络数据集，并提升了模型在图像文本检索和生成任务上的性能。接着，CoCa 通过对比学习和字幕生成损失，在多模态任务上取得了显著的成果，并在单模态任务上也有出色的表现。最后，BEITv3 将图像视为一种外语，采用掩码建模方法，实现了模型、目标函数和数据规模的统一，并在多个任务上超越了之前的模型。这三篇论文都代表了多模态学习领域的最新进展，并为未来的研究提供了新的方向。

亮点

• 💡 BLIP 通过 Bootstrapping 的方式，先用嘈杂数据训练模型，再用模型生成更干净的数据，从而训练出更好的模型，并提出了一个统一的框架，可以同时处理理解和生成任务。
• 🖼️ BLIP 的 Captioner 模块可以为图像生成描述性文本，而 Filter 模块则可以过滤掉不匹配的图像文本对，从而提升数据集的质量，并使用混合编码器和解码器（MED）结构，灵活地处理不同的任务。
• 🎯 CoCa 模型采用对比学习和字幕生成损失，在多模态任务上表现出色，并且在单模态任务（如 ImageNet）上也取得了非常高的准确率，其模型结构与 ALBEF 相似，但使用了可学习的注意力池化和因果自注意力。
• 🌐 BEITv3 将图像视为一种外语，采用掩码建模方法，实现了模型、目标函数和数据规模的统一，并在多个任务上超越了之前的模型，其核心思想是使用 Multi-Way Transformer 结构，并共享自注意力层参数。
• 🚀 BEITv3 强调了模型和数据规模的重要性，并展示了如何通过统一的框架和目标函数，实现多模态学习的突破，其灵活的结构使其可以应用于各种单模态和多模态任务，并强调了数据质量的重要性。

#多模态学习 #Transformer #统一框架 #数据清洗 #掩码建模

思考

• BLIP 的 Captioner 和 Filter 模块在实际应用中如何选择合适的参数和训练策略？
• BEITv3 将图像视为外语的理念，是否可以推广到其他模态，例如音频或视频？
• 在追求模型性能的同时，如何平衡模型的大小和训练成本，以实现更高效的多模态学习？