文章主题：, 多模态学习, 热点研究, 技术创新
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多模态学习是研究指如何对来自视觉、听觉、文本、嗅觉信息等不同源的数据进行整合和分析。以Transformer为基座的多模态模型已经在图文匹配、图像生成等任务上取得了令人瞩目的成果。多模态相关技术已经日新月异，在追逐热点的同时更应该追根溯源，掌握其背后深层次思维的演变，才能更好地掌握相关知识与技术。
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此次分享程睿老师主要以图文匹配以及图生文为代表的传统多模态学习任务作为分享重点，作为本次分享会的预备知识，程睿老师对Transformer、BERT、ViT三项深度学习领域的三项关键技术进行的介绍。这三项技术分别代表了自注意力机制在不同应用领域的创新和扩展。其中，Transformer模型首先引入自注意力机制，为处理序列数据提供了一种高效的方法，特别是在自然语言处理（NLP）任务中展现出显著优势。基于Transformer架构，BERT通过预训练和微调的方式，能够捕获更深层次的语言上下文关系，进一步提升了模型在各种NLP任务上的表现。而ViT，作为将Transformer思想应用于计算机视觉领域的先锋，通过将图像分割成小块并视作序列数据处理，展示了自注意力机制在图像分类等视觉任务上的潜力。这三种技术不仅各自推动了其应用领域的发展，也相互启发，共同促进了多模态学习领域的进步。
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随后程睿老师对CLIP, ViLT,以及ALBEF三个多模态技术的演进过程中的重要模型技术进行介绍。早期的多模态模型可以主要被抽象为三个基本模块即：文字特征抽取模块(TE)，主要接受文字信息输入；图特征抽取模块(VE)，主要接受图片信息输入；以及多模态交互模块(ME)，接受文字特征和图片特征，对其进行信息融合，完成下游需要的任务。其中CLIP的模型结构采用的是经典的双塔结构，其中TE采用了经典的Transformer结构，VE则采用了改进后的ResNet或是ViT, MI部分采用简单的Contrastive Loss，最后在图片分类任务上效果拔群，影响力巨大。然而，CLIP模型在处理图文匹配时，依赖于高性能的图像特征提取，这增加了模型的计算成本和资源消耗;同时，CLIP通过分别对图像和文本进行编码后使用简单的融合方式，这在结构上导致了视觉和语言信息的整合不够紧密，影响到模型在图文推理、图生文等特定多模态任务上的性能。为了解决上述问题，ViLT设计上的一个关键特点是直接将图像像素和文本词元作为输入，通过对损失函数的设计在Transformer模型中整合视觉和文本信息，而不依赖于外部的复杂图像特征提取器。这种方法简化了模型的处理流程，减少了对高昂计算资源的需求的同时加强了模型对的不同模态信息之间的融合能力。随着ViLT开创了VE使用ViT的先河，很多工作开始涌现，其中ALBEF便是其中代表之一。通过对前序工作的总结，ALBEF的作者认为一个好的多模态模型应当具有一个性能优越的VE以及MI模块，并基于此设计了一个全新的多模态学习架构。同时，ALBEF的作者也根据以往经验选择了ITM Loss、ITC Loss与MLM Loss。此外，为了解决大规模图文数据中存在的噪声问题，ALBEF也引入了Momentum Model来对损失函数进行针对性的改造，从而提高模型性能与泛化能力。
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