BERT多模态开山之作——ViLBERT横空出世

在自然语言处理(NLP)领域，双向编码器表征器变换(BERT)模型的出现堪称划时代之举。BERT开创了利用大量无标注文本数据进行预训练的先河，极大地提升了NLP任务的性能。然而，BERT仅仅局限于文本数据的处理，无法直接处理图像或视频等非文本数据。

为了弥合这一差距，研究人员提出了视觉与语言表征器变换(ViLBERT) 模型，将BERT的强大预训练机制扩展到了视觉领域。ViLBERT是BERT多模态发展的开山之作，它首次将视觉特征与语言特征有效融合，极大地提升了计算机对图像和文本的联合理解能力。

ViLBERT模型架构

ViLBERT模型的架构借鉴了BERT模型。它采用双向Transformer编码器，同时处理图像和文本序列。为了处理图像数据，ViLBERT引入了一种新的视觉编码器，将图像特征映射成与文本单词嵌入相似的向量序列。

ViLBERT模型的训练过程分为两个阶段：

1. 图像-文本联合预训练： 在这一阶段，模型在海量的图像-文本对数据集上进行无监督预训练。预训练的目标是学习图像和文本之间的语义关联，使得模型能够捕捉到两者之间的共同表征。
2. 下游任务微调： 在预训练完成后，ViLBERT模型可以针对特定的下游任务进行微调，例如图像分类、物体检测、图像字幕生成等。微调过程只涉及模型的浅层参数，而预训练的深层参数保持不变。

ViLBERT的优势

ViLBERT模型相对于传统的计算机视觉和NLP模型具有以下优势：

• 多模态融合： ViLBERT能够同时处理图像和文本数据，捕捉到两者之间的语义关联，从而获得更全面的理解。
• 预训练优势： 通过在海量数据集上的无监督预训练，ViLBERT模型获得了丰富的图像和文本知识，这使得它在小数据集上也能够取得出色的性能。
• 可迁移性： ViLBERT模型可以在不同类型的图像和文本任务之间进行迁移学习，从而减少对特定数据集的依赖性。

ViLBERT的应用

ViLBERT模型在计算机视觉、自然语言处理和多模态人工智能领域有着广泛的应用，包括：

• 图像分类： ViLBERT可以利用图像和文本信息共同对图像进行分类，提高分类精度。
• 物体检测： ViLBERT可以利用图像和文本信息共同检测图像中的物体，提高检测准确性。
• 图像字幕生成： ViLBERT可以利用图像和文本信息共同生成图像的字幕，提高字幕的质量和信息量。
• 视觉问答： ViLBERT可以利用图像和文本信息共同回答有关图像的问题，提高问答的准确性。
• 多模态搜索： ViLBERT可以利用图像和文本信息共同进行搜索，提高搜索结果的相关性和多样性。

展望

ViLBERT模型的出现标志着多模态人工智能发展的新阶段。它将图像和文本两种重要的数据类型融为一体，为计算机带来了更全面的世界理解能力。随着研究的深入和技术的进步，ViLBERT模型的应用范围将会不断扩大，为多模态人工智能的落地提供强有力的支撑。