Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models
Status: Reading
Author: Chunrui Han, Haoran Wei, Jianjian Sun, Jinrong Yang, Jinyue Chen, Liang Zhao, Lingyu Kong, Xiangyu Zhang, Zheng Ge
Institution: 中国科学院大学, 华中科技大学, 旷视科技（MEGVII Technology）
Publisher: arXiv
Publishing/Release Date: December 11, 2023
Score /5: ⭐️⭐️⭐️
Type: Paper
Link: https://arxiv.org/abs/2312.06109
论文精读
摘要
大规模视觉-语言模型（Large Vision-Language Models，LVLMs）基本上使用得都是同一个视觉词表------CLIP，它也适用于大部分的视觉任务。但是，对于一些特殊的任务往往需要更密集和更细致的感知，比如文档OCR和图标理解，特别是对于非英语场景，CLIP的词表在分词时往往比较低效，并且还可能会遇到无法分词的问题。基于此问题，作者提出了Vary（V ision vocabulary），一种有效扩展LVLMs视觉词表的方法。该方法主要包括两步，首先是生成新的视觉词表，作者通过解码器 Transformer 设计了一个词表网络，通过自回归的方式生成词表。然后将新的词表合并到原本的视觉词表（CLIP）中，以此来快速增强LVLMs的特征表示能力。
引言
类似于GPT-4的LVLMs，比如BLIP-2、MiniGPT4、LLaVA和Qwen-VL等，在各个方面都有很出色的性能，它们一般都具有两部分：LLMs和视觉编码器。为了将图像编码与文本编码对齐，BLIP-2和MiniGPT-4引入了高质量的图像-文本对进行有监督微调，LLaVA则是利用线性层将视觉编码映射到文本编码，Qwen-VL则是利用了交叉注意力层。
然而，上述的LVLMs的视觉编码器部分基本上都是CLIP，这有可能会成为一个瓶颈。我们可以将CLIP视为一个巨大的通用视觉词表，但是在一些特殊的领域（例如中文OCR），CLIP可能无法非常有效的将所有的视觉信息编码进一个固定长度的tokens中。尽管mPlug-Owl和Qwen-VL通过解冻并继续训练视觉编码器的方式来缓解上述问题，但是作者认为这种方法会有3个问题：① 可能会覆盖原始词表的知识；② 在较大的LLM上的训练效率较低；③ LLM具有较强的记忆能力，因此不能一张图片看多次，也就是说epoch不能太大。
作者提出的Vary启发于LLMs中的文本词表扩充，主要分为两步：① 生成新的词表；② 合并新旧词表。如下图所示，首先第一步，构造了一个小的pipeline，包含一个词表网络和一个小的解码器Transformer，然后通过自回归的方式来训练词表网络。作者认为，基于自回归的训练方式可能比CLIP基于对比学习的方式更加适合密集感知型任务。（这一块以OCR为例，那这个pipeline的输入就是图片，输出就是文本）一方面，自回归的next-token可以让视觉词表压缩更长的文本，另一方面，这种方式可以使用的数据格式更加多样。然后第二步，将新的视觉词表添加到LVLMs，这一步为了避免知识覆盖，将新旧词表网络都冻结了。
Vary通过增加视觉词表，可以有效地增强LVLMs在下游视觉任务的适配能力。
方法
架构
Vary在架构上分为两个模块：Vary-tiny和Vary-base，Vary-tiny负责生成新的视觉词表，Vary-base则是使用新的词表。
Vary-tiny由一个词表网络和一个OPT-125M组成，为了集中于细粒度的感知任务，这个模块中并没有文本输入。作者希望新的视觉词表网络可以更好的处理人工图片，例如文档和图表，以此来弥补CLIP的不足。因此在训练Vary-tiny时，数据集中，文档和图表数据是正例，而自然图像是负例。
在Vary-base中，两个词表之间通过一个线性层来对齐，两个词表网络冻结后，各自独立进行分词，在进入LLM之前再concat在一起。
生成新的视觉词表
- 新词表
使用SAM预训练的ViTDet图像编码器作为新的词汇表网络的主要部分，但是由于它的输入图片分辨率是1024×1024，最后一层输出的特征图尺寸是64×64×256，跟CLIP-L的输出尺寸对不上，因此又加了两个卷积层进行转换。
- 数据集
文档数据：主要是高分辨率的图像-文本对作数据集的正例，尤其是OCR可以训练模型的细粒度图像感知能力。这块的数据集是作者自建的，收集了arXiv上的PDF文章然后用PyMuPDF提取文本信息以及将每一页转换为图片。构建了1M的中文和1M的英文文档图像-文本对。
图表数据：现有的LVLMs的图表理解能力很差，因此这也是新词表需要重点掌握的知识。作者从网上找了一些语料，分别通过matplotlib和pyecharts绘制图表（中英文各750k），并将文本真实值转换为Python的字典形式。
负例的自然图像：对于自然图像数据CLIP处理的非常好，因此需要确保新的词表不会对其造成干扰。因此，作者又从COCO数据集中采样了120k张图片作为负例的图像-文本对，以此来保证新的词表网络能够正确的编码这些自然图像。
- 输入格式
图像编码以前缀的形式跟文本编码打包在一起，用和来表示图像编码的开始和结束。
扩充视觉词表
- Vary-base的结构
新的视觉词表和原本的CLIP是并行的，各自有独立的输入嵌入层，也就是一个线性层，最后将输出concat在一起。
- 数据集
LATEX文档：从arXiv上收集了一些.tex文档，然后提取其中的表格、数学公式和纯文本，通过pdflatex进行重新渲染，得到了50w的英文页面和40w的中文页面。
语义关联图表渲染：利用GPT-4根据相关语料库生成了200k的高质量图表数据用于训练Vary-base。
通用数据：先用从LAION-COCO中采样的4 million样本进行预训练，然后用LLaVA-80k或LLaVA-CC665k以及DocVQA和ChartVQA作为SFT数据集。
- 对话格式
<|im_start|>user: "" "texts input"<|im_end|> <|im_start|>assistant: "texts output" <|im_end|>
实验
数据集与评价指标
作者在做个数据集对模型进行了评估，主要包括：
- 做着自己创建的OCR测试集，用以测试模型的细节感知能力；
- DocVQA和ChartQA，测试模型对下游任务的提升；
- MMVet，测试模型的通用性能。
实现细节
在Vary-tiny训练阶段，对所有参数进行了优化，批量大小为512，训练周期为3，使用AdamW优化器和余弦退火调度器，学习率设定为5e-5。
对于Vary-base的训练，冻结了视觉词汇网络的权重，专注于优化输入嵌入层和LLM的参数，其中预训练的学习率为5e-5，SFT阶段为1e-5，批量大小为256，训练周期为1。其他设置与Vary-tiny保持一致。
细节感知能力
下游任务能力
通用能力
Vary的训练策略不会伤害模型的通用能力。
结论
这篇文章主要强调了扩充LVLMs的视觉编码词表的重要性，实验结果证明成绩还可以。
作者认为这个方向还有改进空间，因为现在的文本词表扩展方法相对来说更加简单易用。
Notion持续更新：Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models