【多模态】MoE解决多模态单双塔问题 VLMo: Unifified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts_多模态问题

之前在秋招和写毕业论文，一个月没更了。毕业论文交了，开更。

《VLMo: Unifified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts》

多模态的单双塔困境

在多模态工作中存在两类主流方法，分别是双塔模型和单塔模型。

双塔模型以CLIP和ALIGN为代表，这类方法对文本和图像分别用一个编码器进行编码，然后计算两个模态的embedding的相似度。这类方法的优点是适合检索任务，可以检索大量的文本与图像，缺点是仅在塔顶的相似度loss交互信息有限，不足以处理复杂的VL分类任务。比如CLIP在视觉推理任务上的准确度较低。

单塔模型以ViLT为代表，这类模型的优点是可以充分地将多模态的信息融合，更擅长分类任务，这种模型架构天然不适合检索，因为没有显示的对齐操作，只能用 【CLS】 的输出匹配 or 不匹配。利用这种模型架构做检索任务，需要encode所有的文本-图像对，时间复杂度是 $O(N^2)$ 的。

下图是ViLT的模型架构，有三个预训练任务，分别是图像文本匹配、MLM和单词-图像区域对齐（WPA）。

其中 Word Patch Alignment是 UNITER 这篇中提出的方法，WPA 是利用最优传输（OT）的形式完成的。

对比推荐的单双塔

这里可以联系推荐场景，召回模型通常是作用在 亿级别的，需要快速匹配，因此通常是双塔模型，用户和物品不存在特征交互，只在塔顶相遇进行相似度匹配。

精排阶段通常是作用在千级别，需要进行充分的特征交互挖掘，深度的特征交互有助于更准确的推荐，这个是推荐经典的理论。

所以可以帮助我们理解多模态里的单塔双塔困境。

VLMo——MoE解决单双塔问题

这篇文章希望融合这两个架构的优点，提出VLMo希望既可以作为双编码器（双塔）去做检索任务，也可以作为融合编码器（单塔）。VLMo利用了一个古老的模型结构 混合专家，VLMo的核心结构是 Mixture-of-Modality-Experts(MOME) Transformer，简而言之是将 Transformer中的FFN前馈网络替换成了针对不同任务的网络，称之为模态专家。每个专家拥有特定任务的知识，处理具体任务时切换到相应的专家。

下面来看具体方法。VLMo的整体结构和训练流程如下。左边是VLMo的结构，右边是按顺序的三个预训练任务。

Input Representations

图片和文本要变成embedding才能输入进VLMo。所以首先是如何生成embedding。

• 图像表示：二维图像 $v\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times C}$ 分割成 $N=HW/P^2$ 个patch，$v^p\in {\mathbb{R}}^{N\times \left(P^{2}C\right)}$，C 是图片的通道数。将图片patch展开拉成向量，并通过线性变换的到patch embedding。还要再准备一个图片的【CLS】token。再加上一维position emb和type emb得到图像的最终输入：

$${\mathbf{V}}_{\text{type }}\in {\mathbb{R}}^D:{\mathbf{H}}_0^v=[{\mathbf{v}}_{\left[I_1\text{ CLS }\right]},\mathbf{V}{\mathbf{v}}_i^p,\dots ,\mathbf{V}$$