多模态训练，怎么解决不同模态之间差异的问题？
在人工智能的广阔天地里，我们正努力让机器像人类一样，能够同时理解和处理来自不同源头的感知信息——视觉、听觉、文本、触觉等等。这个过程，我们称之为“多模态训练”。然而，就像一位初学多种语言的学者，面对不同语言的语法、词汇、甚至是文化背景差异，需要付出额外的努力去理解和融会贯通一样，让不同的模态在人工智能模型中和谐共舞，同样面临着巨大的挑战。其中最核心的问题，便是不同模态之间存在的固有差异。
这些差异并非抽象的概念，而是实实在在存在于数据本身的特征之中。举个例子：
表示方式的天差地别： 图像以像素点阵的形式存在，每个像素点有 RGB 三个数值；文本则是由离散的、具有语义的词汇构成；音频是连续的声波信号，表现为时域或频域的特征。将这些截然不同的数据格式，直接丢进同一个模型，无异于让一个只懂数字的计算器去理解一首诗。
语义的抽象与具体： 文本往往承载着高度抽象的语义和概念，例如“快乐”、“自由”。而图像则更侧重于具体的视觉呈现，例如一张包含笑脸的图片。如何将这种抽象的文本概念与具体的视觉元素关联起来，是理解的关键。
信息的粒度和时间同步： 视频数据包含连续的图像帧和相应的音频，它们之间存在着微妙的时间关联。但如果视频中人物说话的声音与嘴唇的运动不同步，或者一段对话与所配的画面信息不符，都会对模型的理解造成干扰。文本信息可以是片段式的，也可以是长篇大论，其信息粒度差异很大。
噪声与冗余的程度： 不同模态的数据，其噪声和冗余的程度也大不相同。图像可能存在模糊、光照不均等问题；音频可能包含背景噪音；文本可能存在错别字或语法错误。如何有效地过滤掉这些干扰，提取出真正有用的信息，是训练过程中不可避免的难题。
正是这些根深蒂固的差异，使得多模态训练并非简单地将各种模态的数据堆砌在一起。我们需要一套精妙的策略，来“弥合”这些鸿沟，让模型能够真正地“理解”不同模态之间的联系，而非仅仅是“看到”或“听到”。
那么，我们究竟是如何一步步解决这些挑战，让多模态模型能够融会贯通的呢？这背后涉及一系列巧妙的设计和训练技巧，我们可以从以下几个关键方面来深入探讨：
1. 统一的表示空间：架起沟通的桥梁
最根本的解决之道，在于将不同模态的信息映射到一个统一的、低维度的向量空间中。在这个空间里，不同模态的数据不再是格格不入的独立实体，而是拥有相似“语言”的数字向量。这就好像，我们为来自不同国家的人们提供了一个共同的翻译工具，让他们可以用同一种语言交流。
编码器（Encoders）的艺术：
文本编码： 传统的词袋模型、TFIDF 已经不能满足需求。更现代的方法是利用循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）或Transformer 架构（如 BERT, GPT 系列）来捕捉文本的序列信息和上下文语义，将其转化为稠密的词向量或句子向量。这些向量能够捕捉词语之间的关系，例如“国王” “男人” + “女人” ≈ “女王”。
图像编码： 卷积神经网络（CNN）（如 ResNet, VGG）是图像特征提取的利器。它们通过多层卷积和池化操作，逐步提取图像的局部特征，最终生成一个能够代表图像整体内容的特征向量。
音频编码： 声谱图（Spectrogram）是音频常用的表示形式，将其作为输入，同样可以利用 CNN 或 Transformer 来提取音频的频率和时间特征。或者，直接利用一些专门为音频设计的网络结构，如 WaveNet。
跨模态对齐（Crossmodal Alignment）：
对比学习（Contrastive Learning）： 这是目前最流行且有效的对齐方法之一。其核心思想是，让同一概念在不同模态下的表示尽可能“接近”，而不同概念的表示则尽可能“远离”。例如，将一张包含“狗”的图片及其对应的文本描述“一只可爱的狗狗”输入模型，模型的目标是使得这两者的向量表示在统一的向量空间中距离很近，而将这张图片与一段关于“猫”的文本放在一起时，它们的向量表示距离则会相对较远。
注意力机制（Attention Mechanism）： 特别是交叉注意力（Crossattention），在 Transformer 架构中发挥着至关重要的作用。它允许模型在处理一种模态时，主动地去关注另一种模态中的相关信息。例如，在生成图像描述时，模型可以根据文本中提到的“天空”，去关注图像中对应的蓝色区域。这种“看哪里”的能力，是实现模态间信息交互的关键。
2. 联合建模：让模态协同工作
仅仅拥有统一的表示空间还不够，我们需要让模型能够理解不同模态之间的联合概率分布，也就是不同模态信息是如何相互影响、相互补充的。
多模态融合（Multimodal Fusion）：
早期融合（Early Fusion）： 在将各模态数据输入模型的最底层，就将它们的特征进行拼接或简单的加权求和，然后送入后续的网络层。这种方法简单直接，但可能会丢失一些模态特有的细微信息。
晚期融合（Late Fusion）： 分别训练不同模态的模型，在输出层或决策层再将它们的预测结果进行融合（例如投票、加权平均）。这种方法保留了各模态的独立性，但可能无法捕捉到模态间深层次的交互。
中间融合（Intermediate Fusion / Featurelevel Fusion）： 这是目前最主流的方法。在模型的中间层，将各模态提取的特征进行更复杂的融合，例如通过注意力机制、门控机制（Gating Mechanisms）或更复杂的图神经网络（GNNs）来学习模态间的交互。这种方法能够在保留模态独立性的同时，充分挖掘模态间的关联。
生成式模型（Generative Models）：
条件生成（Conditional Generation）： 利用生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs），以一个模态作为条件，生成另一个模态。例如，根据文本描述生成图像（TexttoImage），或者根据图像生成文本描述（Image Captioning）。这类模型本质上是在学习模态之间的映射关系，从而解决了差异问题。
多模态自回归模型： 类似于 GPT 系列模型，通过预测下一个token（可以是文本、图像块等）来生成内容，并且可以根据其他模态的信息来指导生成过程。
3. 关注模态的特定挑战：精益求精
除了通用的解决策略，针对不同模态的固有特性，还需要采取一些专门的优化手段。
处理不平衡数据： 在多模态数据集中，不同模态的样本数量、质量可能存在差异。需要采取过采样、欠采样、数据增强等技术来平衡数据。
处理缺失模态： 在实际应用中，可能出现某个模态的数据缺失的情况。需要设计鲁棒的模型，能够在部分模态信息不可用的情况下依然做出合理的预测。例如，通过中值填充、均值填充，或者更高级的模态缺失补全技术。
时序对齐： 对于视频、音频等时序数据，需要确保不同模态信息在时间轴上是准确对齐的。这可能需要借助专门的时序对齐算法或模型结构。
细粒度对齐： 在某些任务中，如视觉问答（VQA），不仅仅需要对整个图像和文本进行对齐，还需要将文本中的词语与图像中的特定区域进行细粒度的关联。这可以通过更精细的注意力机制和图模型来实现。
4. 训练策略的优化：磨练技艺
好的模型架构还需要好的训练策略来“喂养”。
损失函数的设计： 除了标准的监督学习损失（如交叉熵），还需要设计专门的损失函数来鼓励模态间的对齐和交互，例如对比损失（Contrastive Loss）、互信息最大化损失（Mutual Information Maximization Loss）。
预训练与微调（Pretraining and Finetuning）： 利用大规模的单模态数据进行预训练，学习通用的特征表示，然后再用多模态数据进行微调，是提高模型性能的有效手段。例如，先用海量图片训练一个强大的图像编码器，再将其用于多模态任务。
数据增强（Data Augmentation）： 对不同模态的数据进行适当的增强，可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。例如，对图像进行旋转、裁剪，对文本进行同义词替换，对音频进行加噪等。
总而言之，解决多模态训练中不同模态之间的差异，是一项系统性的工程。它需要我们在模型设计上，从构建统一的表示空间、实现有效的跨模态交互着手，同时兼顾各模态的特性，并辅以精妙的训练策略。这就像是一位技艺高超的工匠，不仅要掌握各种工具的使用，更要理解材料的特性，才能将不同的材料雕琢成一件浑然天成的艺术品。随着研究的不断深入，我们正一步步接近让机器真正理解和“感知”这个丰富多彩的世界的终极目标。
网友意见
今天给大家分享一篇商汤科技关于多模态预训练的工作“Supervision exists everywhere: A data efficient contrastive language-image pre-training paradigm”。
motivation:
现如今大规模对比学习语言-图片预训练已经在零样本学习以及下游任务上取得很好的效果（如CLIP）。但是例如CLIP这样的大模型需要大量的训练数据进行训练，CLIP需要400M数据进行预训练，为了提高训练的效率，可以让模型在较少的训练数据下依然取得不错的效果，本文提出一种高效的多模态预训练模型DeCLIP。不同于CLIP仅仅使用图片文本对匹配作为自监督信号，DeCLIP提出了更多种自监督信号：1，单一模态的自监督学习；2，跨模态的多视角监督学习；3，最近邻监督信号。
引言：
近年来，预训练技术在CV领域任务以及NLP领域任务都取得了很好的效果。最初的预训练技术应用到CV领域，利用带标注的ImageNet数据集预训练一个卷积神经网络，之后利用该卷积神经网络执行下游任务。但是这类方法的缺点是需要对预训练数据集进行标注。NLP领域的预训练技术主要是使用Mask语言模型（BERT）或者语言模型（GPT）作为自监督任务。在多模态领域，学者尝试使用语言监督对图片信息进行学习，比如CLIP和ALIGN模型，都需要大量的图片-文本对进行训练，预训练任务为：将匹配的图片文本对之间的距离拉近，将未匹配的图片-文本对之间的距离拉远。以上的方法需要大量的数据以及计算资源，这对于一些企业以及公司是不友好的。
本文提出了一种数据利用效率更高的多模态预训练模型DeCLIP。提出了更多的自监督任务，从而实现对数据的高效利用。
模型方法：
首先回顾一下CLIP：
CLIP直接学习源图片所对应的文本信息，使用两个encoder分别编码文本信息和图片信息。图片encoder一般使用CNN或者VIT，文本encoder一般使用transformer。之后将文本和视觉嵌入映射到相同空间中，之后使用对比学习的思想，将匹配的图片-文本embedding的距离拉近，将不匹配的embedding拉远。假设batchsize为 ，共计 个图片-文本对 ，损失函数infoNCE公式如下：
接下来介绍DeCLIP的详细内容：
1，模态内的自监督任务。使用SimSiam作为视觉模态的自监督任务。使用掩码语言模型MLM作为文本模态的自监督任务。
视觉模态的SimSiam：
首先将一张图片经过数据增广得到两个view ，将两个数据增广后的结果经过相同的encoder得到两个嵌入向量 ，之后将其中一个嵌入向量 再经过一个预测层得到嵌入向量 ，让预测层得到的嵌入 和 无限接近。
文本模态的MLM：
本文使用掩码语言模型作为文本模态中的自监督任务，即随机MASK掉文本中15%的token，利用前后token预测被mask掉的token。
2，跨模态multi-view监督学习。原始的CLIP直接使用原始的文本和语言嵌入计算自监督InfoNCE损失。DeCLIP中使用的是数据增强后的文本和图片，进行四次InfoNCE，相比CLIP多了三倍的量。
对于原始文本对 ，原始图片经过数据增强得到 ，原始文本经过数据增强得到 。经过书增强的文本-图片对，可以彼此计算InfoNCE 损失， ， ， ， 计算四次InfoNCE loss，相较于CLIP多计算三次。
3，最近邻监督。
因为相同的图片可能会有类似的语言描述，因此作者选择语言描述相似的图文对，进行对比学习。
最终将三个loss加权求和，得到最终的loss。
实验：
数据集：
DeCLIP数据集包括两部分开源数据集以及网络下载数据集，DeCLIP数据规模相较于CLIP小很多。
Zero-shot准确率：
下游任务表现：
消融实验：
数据规模实验：
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