NLP新秀prompt跨界出圈，清华刘知远最新论文将它应用到VLM图像端
CLIP也用上它
萧箫 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
NLP的新秀prompt，最近着实有点火。
还跨界火到了VLM（Visual-Language model,视觉语言模型）。
像OpenAI的CLIP，和南洋理工大学的CoOp都用了这种思路。
现在，清华副教授刘知远团队最新发布的视觉语言模型论文中，也提出了一种基于prompt的新方法。
据论文表示，这也是首次将prompt用于cross-model和零样本/少样本学习视觉定位中。
从目前的NLP和VLM模型来看，不少基于prompt的模型效果都不错，让搞CV的同学们也有点心动——能不能给我们也整一个？
那么，prompt究竟好在哪，应用于图像端后是否也能收获不错的效果？
一起来看看。
与微调差别在哪？
最初，在NLP模型还不太大的时候，大家会采用“预训练+微调（fine-tune）”的方式设计针对特定任务的模型。
这种模式下，研究人员会预先训练出一个效果比较好的模型，再在保留大部分模型参数的情况下，根据特定任务（下游任务）调整部分参数，使得它在这一任务上达到最好的效果。
△例如以BERT作为预训练模型
然而，随着预训练模型变得越来越大，微调的代价（训练时间、需求的数据量等）也在增加，研究人员有点吃不消了，开始找更好的方法。
prompt就在这个时候出现了，只不过它这次是针对下游任务进行调整。
它有点像是一种输入模板，用来给预训练模型“做出提示”，预训练模型一“看到”它，就知道自己要完成什么任务。
例如，在情感分类任务中，希望预训练模型能体会到输入句子的情绪，并给出形容词来对它分类：
输入“I love this movie.”后，提前给定一个prompt“This movie is [mask]”，让预训练模型一看到它，就明白自己要输出“great/nice”等夸赞的形容词。
这样训练后，预训练模型就能在看到对应prompt时，选出正确的词汇类型，而不是“跑偏”去做别的事情。
由于prompt在NLP领域的应用效果挺好，因此在与NLP相关的VLM模型中，不少研究人员也开始尝试这种方法。
清华将它用到图像端
当然，最初应用prompt的VLM模型，大多也还仍然是将它应用在文本端。
据知乎@陀飞轮介绍，像OpenAI的CLIP、NTU的CoOp这两个VLM模型，prompt应用都与NLP中的PET模型有点像。
从它们的模型设计来看，都能很明显从文本端看出prompt的影子，像CLIP中的“A photo of a [mask]”：
以及CoOp在CLIP上进一步改进的、在训练中能够自行优化的prompt：
这些prompt的应用，整体改进了VLM模型整体的输出效果。
不过，这也基本都是VLM在文本端的应用，prompt到底适不适合被用在图像端上？
最新来自清华刘知远团队的论文中，就尝试着在VLM的图像端中，以涂色的方式建立了一种visual sub-prompts。
当然，文本端也对应用上了prompt，不过据刘知远老师介绍，prompt在文本端的应用，感觉不足以完全发挥prompt tuning的作用，因此这篇论文尝试了一种cross-modal prompt tuning的方法。
从论文的测试结果来看，这种方法在少样本学习（few-shot）的情况下，基本能取得比微调更好的效果。
不过，这也还是prompt在VLM上的另一种尝试。
它究竟适不适合用来处理CV领域的图像问题？
CV领域能借鉴吗？
在知乎上，有不少博主给出了自己的看法。
知乎@陀飞轮从方法上给出了两条路径：
如果是纯CV方向的prompt，也就是类似于ViT将图片拆分patch，每个patch实际上可以看成一个字符，那么也可以设计patch的prompt对模型进行训练，这其中也可以分成生成式(类似ViT)和判别式(类似self-supervised)两种方法。
知乎@yearn则认为，就目前来看，continuous prompt是最有可能transfer到CV领域的一系列工作。最近transformer准备大一统CV，NLP，将image输入转化为patch的形式，也让研究人员更方便借鉴NLP的方法学习prompt。
当然，@yearn也表示，要想真正将prompt应用到CV领域，还存在两个需要解决的难题：
1、CV还不存在BERT，GPT这样具有统治力的预训练模型，因此近期内可能很难将prompt 做few-shot learning这一套搬过来。
2、CV的downstream task更加复杂，感觉检测，分割这类任务要把prompt调work是一个非常大的工作量。
但也有匿名用户直接认为，图像上只能用非常别扭的方法做一些任务。当然，视频反而可能应用得更好。
那么，你认为prompt能应用在CV领域吗？
刘知远团队最新论文：
https://arxiv.org/abs/2109.11797
知乎回答（已授权）：
@陀飞轮：https://www.zhihu.com/question/487096135/answer/2127127513
@yearn：https://www.zhihu.com/question/487096135/answer/2124603834
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