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NLP的新秀prompt，最近著實(shí)有點(diǎn)火。

還跨界火到了VLM（Visual-Language model,視覺語言模型）。

像OpenAI的CLIP，和南洋理工大學(xué)的CoOp都用了這種思路。

現(xiàn)在，清華副教授劉知遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)最新發(fā)布的視覺語言模型論文中，也提出了一種基于prompt的新方法。

據(jù)論文表示，這也是首次將prompt用于cross-model和零樣本/少樣本學(xué)習(xí)視覺定位中。

從目前的NLP和VLM模型來看，不少基于prompt的模型效果都不錯(cuò)，讓搞CV的同學(xué)們也有點(diǎn)心動(dòng)——能不能給我們也整一個(gè)？

那么，prompt究竟好在哪，應(yīng)用于圖像端后是否也能收獲不錯(cuò)的效果？

一起來看看。

與微調(diào)差別在哪？

最初，在NLP模型還不太大的時(shí)候，大家會(huì)采用“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)（fine-tune）”的方式設(shè)計(jì)針對(duì)特定任務(wù)的模型。

這種模式下，研究人員會(huì)預(yù)先訓(xùn)練出一個(gè)效果比較好的模型，再在保留大部分模型參數(shù)的情況下，根據(jù)特定任務(wù)（下游任務(wù)）調(diào)整部分參數(shù)，使得它在這一任務(wù)上達(dá)到最好的效果。

然而，隨著預(yù)訓(xùn)練模型變得越來越大，微調(diào)的代價(jià)（訓(xùn)練時(shí)間、需求的數(shù)據(jù)量等）也在增加，研究人員有點(diǎn)吃不消了，開始找更好的方法。

prompt就在這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)了，只不過它這次是針對(duì)下游任務(wù)進(jìn)行調(diào)整。

它有點(diǎn)像是一種輸入模板，用來給預(yù)訓(xùn)練模型“做出提示”，預(yù)訓(xùn)練模型一“看到”它，就知道自己要完成什么任務(wù)。

例如，在情感分類任務(wù)中，希望預(yù)訓(xùn)練模型能體會(huì)到輸入句子的情緒，并給出形容詞來對(duì)它分類：

輸入“I love this movie.”后，提前給定一個(gè)prompt“This movie is [mask]”，讓預(yù)訓(xùn)練模型一看到它，就明白自己要輸出“great/nice”等夸贊的形容詞。

這樣訓(xùn)練后，預(yù)訓(xùn)練模型就能在看到對(duì)應(yīng)prompt時(shí)，選出正確的詞匯類型，而不是“跑偏”去做別的事情。

由于prompt在NLP領(lǐng)域的應(yīng)用效果挺好，因此在與NLP相關(guān)的VLM模型中，不少研究人員也開始嘗試這種方法。

清華將它用到圖像端

當(dāng)然，最初應(yīng)用prompt的VLM模型，大多也還仍然是將它應(yīng)用在文本端。

據(jù)知乎@陀飛輪介紹，像OpenAI的CLIP、NTU的CoOp這兩個(gè)VLM模型，prompt應(yīng)用都與NLP中的PET模型有點(diǎn)像。

從它們的模型設(shè)計(jì)來看，都能很明顯從文本端看出prompt的影子，像CLIP中的“A photo of a [mask]”：

以及CoOp在CLIP上進(jìn)一步改進(jìn)的、在訓(xùn)練中能夠自行優(yōu)化的prompt：

這些prompt的應(yīng)用，整體改進(jìn)了VLM模型整體的輸出效果。

不過，這也基本都是VLM在文本端的應(yīng)用，prompt到底適不適合被用在圖像端上？

最新來自清華劉知遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)的論文中，就嘗試著在VLM的圖像端中，以涂色的方式建立了一種visual sub-prompts。

當(dāng)然，文本端也對(duì)應(yīng)用上了prompt，不過據(jù)劉知遠(yuǎn)老師介紹，prompt在文本端的應(yīng)用，感覺不足以完全發(fā)揮prompt tuning的作用，因此這篇論文嘗試了一種cross-modal prompt tuning的方法。

從論文的測(cè)試結(jié)果來看，這種方法在少樣本學(xué)習(xí)（few-shot）的情況下，基本能取得比微調(diào)更好的效果。

不過，這也還是prompt在VLM上的另一種嘗試。

它究竟適不適合用來處理CV領(lǐng)域的圖像問題？

CV領(lǐng)域能借鑒嗎？

在知乎上，有不少博主給出了自己的看法。

知乎@陀飛輪從方法上給出了兩條路徑：

如果是純CV方向的prompt，也就是類似于ViT將圖片拆分patch，每個(gè)patch實(shí)際上可以看成一個(gè)字符，那么也可以設(shè)計(jì)patch的prompt對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，這其中也可以分成生成式(類似ViT)和判別式(類似self-supervised)兩種方法。

知乎@yearn則認(rèn)為，就目前來看，continuous prompt是最有可能transfer到CV領(lǐng)域的一系列工作。最近transformer準(zhǔn)備大一統(tǒng)CV，NLP，將image輸入轉(zhuǎn)化為patch的形式，也讓研究人員更方便借鑒NLP的方法學(xué)習(xí)prompt。

當(dāng)然，@yearn也表示，要想真正將prompt應(yīng)用到CV領(lǐng)域，還存在兩個(gè)需要解決的難題：

1、CV還不存在BERT，GPT這樣具有統(tǒng)治力的預(yù)訓(xùn)練模型，因此近期內(nèi)可能很難將prompt 做few-shot learning這一套搬過來。

2、CV的downstream task更加復(fù)雜，感覺檢測(cè)，分割這類任務(wù)要把prompt調(diào)work是一個(gè)非常大的工作量。

但也有匿名用戶直接認(rèn)為，圖像上只能用非常別扭的方法做一些任務(wù)。當(dāng)然，視頻反而可能應(yīng)用得更好。

那么，你認(rèn)為prompt能應(yīng)用在CV領(lǐng)域嗎？

劉知遠(yuǎn)團(tuán)隊(duì)最新論文：
https://arxiv.org/abs/2109.11797

知乎回答（已授權(quán)）：
@陀飛輪：https://www.zhihu.com/question/487096135/answer/2127127513
@yearn：https://www.zhihu.com/question/487096135/answer/2124603834