欧易

欧易(OKX)

国内用户最喜爱的合约交易所

火币

火币(HTX )

全球知名的比特币交易所

币安

币安(Binance)

全球用户最多的交易所

杭电小哥抢先搞定GPT读图功能,单卡就能实现新SOTA|CVPR2023

2023-04-06 09:59:49 193

摘要:能读图的GPT-4震撼发布了!但要用它还得排队。。。不如先试试这个~加上一个小模型,就能让ChatGPT、GPT-3这类目前只能理解文本的大语言模型轻松读图,各种刁钻的细节问题都能手拿把掐。并且训练这个小模型单卡(一块RTX 3090)就能...

能读图的GPT-4震撼发布了!但要用它还得排队。。。

不如先试试这个~

加上一个小模型,就能让ChatGPT、GPT-3这类目前只能理解文本的大语言模型轻松读图,各种刁钻的细节问题都能手拿把掐。

并且训练这个小模型单卡(一块RTX 3090)就能搞定。

效果呢,直接看图。

比如说,给训练后的GPT-3输入一张“音乐现场”的图片,问它:现场在举办什么活动?

毫不迟疑,GPT-3给出了音乐会的答案。

再来加点难度,再给GPT-3酱紫的一张照片,让它来分辨照片中的帘子是什么类型的材质。

GPT-3:蕾丝

Bingo!(看来是有点儿东西在身上的)

这个方法呢,是杭州电子科技大学和合肥工业大学的一个团队的最新成果:Prophet,半年前他们就已经着手进行这项工作。

论文一作是杭电研究生邵镇炜,他在1岁那年被诊断患有“进行性脊肌萎缩症”,高考时遗憾与浙大擦肩,选择了离家近的杭州电子科技大学。

目前该论文已经被CVPR2023接收。

跨模态任务上达到新SOTA

话不多说,直接来看在Prophet这种方法的加持下GPT-3的读图能力。

我们先来看看它在数据集上的测试结果。

研究团队在两个基于外部知识的视觉问答数据集OK-VQA和A-OKVQA测试了Prophet,均创造了新SOTA

更具体点,在OK-VQA数据集上,和Deepmind的拥有80B参数的大模型Flamingo对比,Prophet达到了61.1%的准确率,成功击败Flamingo(57.8%)

并且在所需要的算力资源上,Prophet也是“吊打”Flamingo。

Flamingo-80B需要在1536块TPUv4显卡上训练15天,而Prophet只需要一块RTX-3090显卡训练VQA模型4天,再调用一定次数的OpenAI API即可。

其实,类似Prophet这种帮助GPT-3处理跨模态任务的方法之前也有,比如说PICa,以及之后的KAT和REVIVE。

不过它们在一些细节问题的处理中,可能就不尽如人意。

举个栗子

,让它们一起读下面这张图,然后回答问题:图片中的树会结什么水果?

而PICa、KAT和REVIVE从图片中提取到的信息只有:一群人在广场上走路,完全忽略掉了后面还有一颗椰子树。最终给出的答案也只能靠瞎猜。

而Prophet这边,就不会出现这种情况,它解决了上述方法提取图片信息不充分的问题,进一步激发了GPT-3的潜能。

那Prophet是怎么做的呢?

小模型+大模型

有效提取信息,并准确回答问题,能做到这些Prophet依赖的是它独特的两阶段框架

这两个阶段也分工明确:

    第一阶段:根据问题给出一些具有启发性的答案;

    第二阶段:这些答案会缩一些范围,使GPT-3有充分的空间发挥潜能。

首先是第一阶段,研究团队针对特定的外部知识VQA数据集训练了一个改进的MCAN模型(一个VQA模型)

训练好模型后,从中提取两种具有启发性的答案:答案候选和答案感知示例。

其中,答案候选是以模型分类层输出的置信度为依据对答案进行排序,选取里面的top10。

答案感知示例时指,将模型分类层之前的特征作为样本的潜在答案特征,这个特征空间中最相近的标注样本。

接下来就是第二阶段,这一步相对来说就很简单粗暴了。

讲上一步得到的“启发性答案”组织到prompt中,然后再将prompt输入给GPT-3,在一定的提示之下完成视觉问答问题。

不过虽然上一步已经给出一些答案提示,但这并不意味着GPT-3就要局限在这些答案中。

若提示给出的答案置信度太低或者正确答案并不在那些提示中,GPT-3完全完全有可能生成新的答案。

研究团队

当然,除了研究成果外,这项研究背后的团队也不得不提。

第一作者邵镇炜在1岁时就确诊“进行性脊肌萎缩症”,是肢体一级残疾,没有生活自理能力,生活和学习需要母亲的全程照顾。

不过虽然身体受限,但邵镇炜对知识的渴求并没有减弱。

2017年高考他拿下644分的高分,以第一名的成绩被杭州电子科技大学计算机专业录取。

期间还获得2018年中国大学生自强之星、2020年度国家奖学金和2021年度浙江省优秀毕业生等荣誉。

本科期间,邵镇炜就已经开始跟着余宙教授进行科研活动。

2021年,邵镇炜在准备研究生推免时与浙大擦肩,于是留校加入了余宙教授课题组攻读硕士研究生,目前他在读研二,研究方向是跨模态学习。

余宙教授则是本次研究论文的二作以及通讯作者,他是杭电计算机学院最年轻的教授,教育部“复杂系统建模与仿真”实验室副主任。

长期以来,余宙专攻多模态智能方向,曾带领研究团队多次获得国际视觉问答挑战赛VQA Challenge的冠亚军。

研究团队的大部分成员都在杭电媒体智能实验室(MIL)

该实验室由国家杰青俞俊教授负责,近年来实验室围绕多模态学习方向发表一系列高水平期刊会议论文(TPAMI、IJCV、CVPR等),多次获得IEEE期刊会议的最佳论文奖。

实验室主持国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目等国家级项目20余项,曾获得过浙江省自然科学一等奖,教育自然科学二等奖。

项目地址:
https://github.com/MILVLG/prophet

论文地址:
https://arxiv.org/abs/2303.01903

参考链接:
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/613601646

[2] https://mp.weixin.qq.com/s/auKTsPZHnzSHbJLPjhFVlA

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约

关注我们,第一时间获知前沿科技动态

版权声明:本站所有文章皆是来自互联网,如内容侵权可以联系我们( 微信:bisheco )删除!
友情链接
币圈社群欧易官网