圖文多模態領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等，目前的學術設定難度尚可。但是， 一旦知識范圍擴展，到了open-ended scenario，任務難度立刻劇增 。但是DeepMind的Flamingo模型在這些挑戰場景中使用同一個模型便做到了。當時看到論文中的這些例子，十分驚訝！

可以看到，Flamingo模型不僅可以做到open-ended captioning、VQA等，甚至可以計數、算數。其中很多額外的知識，比如火烈鳥的發源地等知識，對于單模態的語言模型如GPT-3、T5、Chinchilla等可以說是難度不大。

但是對于傳統的多模態模型而言，很難通過傳統的img-text pair學到如此廣闊的外部知識，因為很多知識是蘊含在基于文本的單模態中的（如維基百科） 。所以，DeepMind在多模態領域的發力點就在 站人語言模型的巨人肩膀上，凍住超大規模訓練的語言模型，將多模態模型設計向NLP大模型靠攏。

Frozen

要介紹Flamingo模型，不得不先介紹DeepMind在NeurIPS 2021發表的前作Frozen。Frozen模型十分簡單，作者使用一個預訓練好的語言模型，并且完全凍結參數，只訓練visual encoder。

模型結構：其中LM模型是在C4數據上訓練的包含7B參數的transformer結構，visual encoder是NF-ResNet50。訓練數據：訓練時只采用了CC3M數據集，包含300萬img-text pair，預訓練數據量不大。Frozen框架如下。其中視覺特征可以看作是LM模型的prompt，凍結的語言模型就在視覺特征的“提示”下，做出應答。

Frozen模型結構

可以看到，通過一些img-text pair的約束，unfrozen的visual encoder是朝著frozen LM靠攏和對齊的。該算法在預訓練時只使用了captioning語料CC3M，并且知識的豐富度也有限。那么，Frozen模型能做什么呢？

Frozen模型在下游場景的應用

雖然由caption數據（CC3M）訓練，它竟然可以做VQA甚至基于知識的VQA，比如上圖，你告訴它飛機是萊特兄弟發明的，它就能類比出蘋果手機是喬布斯創造的。很顯然， 這種外部知識肯定不是CC3M中有限的img-text pair能夠給予的，無非是來源于從始至終未參與訓練、凍結的LM模型 。接下來作者做了一系列實驗，可以看到，其實Frozen距離SOTA模型仍十分遙遠。

Frozen實驗結果

可以看到，Frozen模型距離VQA和OKVQA數據集上的SOTA算法仍有十分巨大的gap。

幾個有意思的現象：

如果模型看不到圖片（blind模型）,只依賴于LM模型，效果尚可，但是明顯低于看得見圖片的模型。 說明Frozen確實對img-text模態進行了對齊，學習到了如何參考圖片信息再做出應答 ；

few-shot甚至zero-shot就可以達到還不錯的性能；

end-to-end finetune LM模型效果會下降，說明由大量單模態訓練出的LM模型參數很容易被少量的img-text數據破壞掉。證明了本文觀點，LM模型需要Frozen才能保留文本信息學到的知識!

Flamingo

介紹完了Frozen，那么DeepMind團隊再接再厲，創造效果驚艷的Flamingo模型就順理成章了。相比于Frozen，Flamingo模型的幾點改進：

更強的LM模型： 70B參數的語言模型Chinchilla；

更多的可訓練參數： visual encoder這次也凍結了，但是圖片特征采樣模型可以訓練，更重要的是LM模型的各層中也嵌入了可學習的參數，可訓練參數總量高達10B；

更恐怖的訓練數據：不僅加入了ALIGN算法的18億img-text pair，數百萬的video-text pair。此外，還有大量的不匹配的圖文信息，來源于MultiModal MassiveWeb (M3W) dataset，其中圖片數量上億，文本大概有182 GB?？梢允褂胾npaired img-text數據進行訓練也是Flamingo模型的一大亮點?？偠灾?，它的數據量十分恐怖，已經遠遠超過目前業界的多模態算法比如CLIP、ALIGN、SimVLM、BLIP等。

下面看看Flamingo的模型結構：

Flamingo模型結構

可以看到， 不同于Frozen，這一次visual encoder也是凍結的。參數可以學習的就兩部分，一個是Perceiver Resampler，一個是嵌入在LM模型中的Gated Block。Perceiver Resampler結構如下：

Perceiver Resampler結構

Perceiver Resampler結構一目了然，一些可學習的embedding作為query，然后圖片特征或者時續的視頻特征attend到query上，作為最后的輸出。

gated xattn-dense結構

嵌入在LM模型中的gated xattn-dense的結構同樣一目了然，使用文本信息作為query去aggregate視覺信息。其中text embedding作為query，visual embedding作為key和value。類比于transformer結構，唯一小的差別就是cross-attention和FFN之后額外加了一個gate。

介紹完了Flamingo的模型結構，簡單看看它的爆表性能吧，可以說，下游場景中只用few-shot的情況下做到這種程度，讓人驚訝...... 在一些答案集合固定的任務中，比如傳統的VQAv2中優勢不明顯， 但是open-ended的knowledge-based VQA任務中，比如OKVQA，只用few-shot就可以刷新當前SOTA 。 在盲人場景的VizWiz以及OCR信息特別多的TextVQA等任務中，效果同樣可圈可點。一些基于視頻的QA比如NextQA和iVQA效果同樣刷新當前最好性能......

如果Flamingo不使用few-shot模式，而進行fine-tune模式，論文中顯示，同樣可以刷新不少業界SOTA指標，這里就不列舉了。最后再列出幾個讓人驚嘆的示例結束本文，準備再去好好研究一番論文細節。

多模態描述，多模態問答，多模態對話，多模態推薦……以前很多人覺得很遙遠，但是近年來進展飛速，距離實際場景的gap也在逐步縮小，未來可期～