何恺明团队 12 页论文新作剑指 AIGC！“新 CLIP”只需一个 trick，训练速度快 3.7 倍！性能不降反升

何恺明团队又上新了。

这次，他们的成果围绕当下最火的 AIGC 背后的 CLIP 展开。

—— 只在该模型的极简结构上，施加了一个简单的 mask，就让新模型的速度快了 3.7 倍。

同时，性能还可以做到不降反升。

团队表示，希望他们的工作能帮助未来视觉语言模型实现规模化。

这波，让大家直呼：不愧是何恺明，还是熟悉的味道啊～

是的，还是“大道至简”的 feel。

就连论文也一如既往，短短 12 页，一行公式也没有。

一起来拜读吧。

引入类似 MAE 的 mask

本文提出了一个用来训练 CLIP 的快速、简单且有效的方法 FLIP。

Fast Language-Image Pre-training（快速文本-图像预训练方法），也是很直接了。

简单来说，就是基于原有的 CLIP 架构，对输入图像的那一侧，随机掩蔽图像区块，之后只对可见区块编码。

更直白来讲，对 CLIP 架构引入类似于 MAE 的思路，于是 FLIP 架构也就变成了这样。

这样一来，既可以减少计算量，提高训练效率，相同的时间可以进行更多图像-文本样本学习；每次迭代还能可对比更多样本，但保持相似的内存占用率。

具体来说，本文采用的是 ViT 作为图像编码器。

图像首先被划分为一个不重叠的网格，并随机地遮蔽掉大部分的区块。本文采用的遮蔽比例为 50%、75%。随后 ViT 只对可区块编码，时间复杂度相应降低为原来的二分之一（50%），或者四分之一（75%）。

同样的方式还可以用到文本遮蔽上。不过研究者认为由于文本编码器比较小，带来的加速效果并不能带来整体的增益。

不过跟 MAE 不同的是，此次 FLIP 并没有对被遮蔽的图像内容重建，也没有解码器。

因为他们发现，放弃解码器和重建可以产生更好的速度。虽然编码器在被遮蔽的图像上进行了预训练，但它可以直接应用在完整图像上。

相同性能，速度为 3.7x

总的来看，采用了 mask 机制的 FLIP 相比 CLIP，在准确性和训练时间上取得了平衡，即性能在训练时间大幅减少的情况下，不降反升。

—— 尤其是在 mask 程度高达 50% 和 75% 的情况下。

其中，当 mask=75% 时，FLIP 达到和基线模型 CLIP 相同的性能时，训练速度是它的 3.7x。

这也就意味着，CLIP 花费大约 2500 TPU-days 训练完成时，FLIP 可以大约节省 1800 TPU-days。

这一结果在 ImageNet-1K 验证集上的 Zero-shot transfer 任务中得出，每个不同 mask 比例的模型都在 LAION-400M 上进行了 6.4、12.8 或 32 个 epoch 的训练，包含了 4 亿个图像-文本对。

接着，采用 64k batch，50% mask 比和 unmasked 微调的 FLIP，在 ImageNet-1K 分类数据集上的三个主要指标上也获得了比 CLIP 更好的性能。

注：是比他们复现出来的 CLIP 更好，和原始 CLIP 还差一点，当然，两者数据集不一样。

而在基于各类数据集的大量下游任务中（包括零样本分类、文字 / 图片检索等），FLIP 同样表现出了优势，且基本全线碾压了 CLIP（见绿色高亮，几乎点满）。

最后，对于 FLIP 模型的 scale up 也是一大看点，结果可圈可点。

可以看到，当增加 FLIP 的模型大小和数据规模时，FLIP 继续涨点，尤其增加模型大小时最为明显（最左）。不过单纯增加训练时长基本没用（最右）。

从下表我们还能看出，模型大小和数据规模一起增加，效果又上了一个新高度。证明大模型 + 大数据就是好使。

何恺明担任通讯作者

FLIP 一共 5 位作者。

3 位共同一作，都是 FAIR 研究工程师。其中：

Li Yanghao，本硕毕业于北京大学计算机科学专业，已发表多篇顶会；

Fan Haoqi，毕业于 CMU 机器人学院；

Hu Ronghang，本科毕业于清华，2020 年博士毕业于 UC 伯克利。

通讯作者有两位：

何恺明和他的同事 Christoph Feichtenhofer，拥有同等指导贡献。

One More Thing

值得一提的是，有细心的网友统计了近三年 CVPR 引用量最高的论文（截至 2022 年 11 月），分别是 Moco（2020）、SimSiam（2021）、MAE（2022）。

而这三篇文章唯一的共同作者就是何恺明，其中两篇还是一作，且都是与自监督学习相关。据谷歌学术统计，目前他们的引用量分别为 5224、1374、834。

恺明大神还是一如既往地稳定发挥呀~

对于他们团队的最新力作，你怎么看？

比如，为什么对图像 patch 进行了随机 mask，反而让模型性能不降反升呢？

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2212.00794

参考链接：

• [1]https://mp.weixin.qq.com/s/SYrNQ64lby8Bi6sQKX7rCA

• [2]https://kaiminghe.github.io/

• [3]https://www.zhihu.com/question/570153050/answer/2784717398

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：杨净 艳艳

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