一、AIGC的理解

AIGC指的是使用人工智能技術(shù)自動(dòng)生成的各類(lèi)數(shù)字內(nèi)容,包括文本、圖像、音頻、視頻等。它利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行智能化內(nèi)容生成。

主要的技術(shù)手段包括：

• 自然語(yǔ)言生成(NLG):使用RNN、GPT等語(yǔ)言模型生成文本。
• 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN):使用GAN生成高質(zhì)量圖片。
• 自動(dòng)語(yǔ)音合成(TTS):使用seq2seq等模型生成音頻。
• 自動(dòng)視頻生成(VTG):使用GAN等生成短視頻。
• 知識(shí)圖譜抽取:從知識(shí)圖譜中抽取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

主要應(yīng)用場(chǎng)景有:

• 新聞?lì)悆?nèi)容:如自動(dòng)體育新聞、財(cái)經(jīng)新聞等。
• 廣告文案:根據(jù)產(chǎn)品特征自動(dòng)生成文案。
• 對(duì)話(huà)內(nèi)容:如智能對(duì)話(huà)機(jī)器人的回復(fù)。
• 數(shù)據(jù)增強(qiáng):自動(dòng)生成數(shù)據(jù)集以擴(kuò)充訓(xùn)練集。
• 圖片生成:自動(dòng)生成產(chǎn)品圖片等。
• 個(gè)性化推薦:根據(jù)用戶(hù)興趣生成個(gè)性化新聞、音樂(lè)等。

AIGC的優(yōu)勢(shì)主要有:大規(guī)模、低成本、快速、可控、個(gè)性化等。

也要注意AIGC的潛在風(fēng)險(xiǎn),如仿冒欺詐、負(fù)面內(nèi)容擴(kuò)散、人工判斷依賴(lài)等。

所以AIGC是一個(gè)需要審慎引導(dǎo)、治理的新興領(lǐng)域。它催生了煥新的內(nèi)容生產(chǎn)形態(tài),也提出了新的挑戰(zhàn)。

二、對(duì)比學(xué)習(xí)

對(duì)比學(xué)習(xí)(Contrastive Learning)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)重要的學(xué)習(xí)范式,其核心思想是通過(guò)拉近正樣本的特征表示并推離負(fù)樣本的特征表示,來(lái)學(xué)習(xí)有效的視覺(jué)表示。

對(duì)比學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的理解主要包含以下幾個(gè)方面：

1. 構(gòu)造正負(fù)樣本對(duì):對(duì)每個(gè)anchor樣本,選擇一個(gè)正樣本(不同視角的同一對(duì)象等)和多個(gè)負(fù)樣本。
2. 特征提取:通過(guò)CNN等手段從anchor、正負(fù)樣本中提取特征表示。
3. 相似度計(jì)算:計(jì)算anchor和正樣本、負(fù)樣本的特征表示之間的相似度。
4. 損失函數(shù):設(shè)計(jì)損失以拉近anchor和正樣本的距離,并推離anchor和負(fù)樣本的距離。如對(duì)比損失等。
5. 表示學(xué)習(xí):通過(guò)上述過(guò)程學(xué)到能夠拉近正樣本并隔離負(fù)樣本的視覺(jué)特征表示。
6. 數(shù)據(jù)增強(qiáng):增加訓(xùn)練樣本的視角、大小、光照等變化來(lái)豐富正負(fù)樣本。
7. 下游任務(wù):學(xué)習(xí)到的視覺(jué)表示可以遷移到各種下游視覺(jué)任務(wù)中,如分類(lèi)、檢測(cè)等。
8. 注意力機(jī)制:最近也結(jié)合了注意力機(jī)制來(lái)關(guān)注樣本中的重要區(qū)域。

通過(guò)構(gòu)造對(duì)比任務(wù) extracting、比較視覺(jué)樣本的表示,對(duì)比學(xué)習(xí)可以學(xué)到對(duì)視覺(jué)理解任務(wù)有效的特征表達(dá)式。它近年來(lái) emerged 為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)技術(shù)之一。

總體來(lái)說(shuō),對(duì)比學(xué)習(xí)為視覺(jué)表示學(xué)習(xí)提供了一種全新的思路。

對(duì)比學(xué)習(xí)的損失函數(shù)的構(gòu)建，這里詳細(xì)展開(kāi)一下：

在對(duì)比學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)的目標(biāo)是減小 anchor 和正樣本特征的距離,同時(shí)增大 anchor 和負(fù)樣本特征的距離。這樣可以學(xué)習(xí)到能區(qū)分正負(fù)樣本的好的特征表達(dá)。

具體來(lái)看對(duì)比損失(contrastive loss),它的定義如下：
$$L=(1?Y)?D_w^2+Y?\max (margin?D_w,0{)}^2$$
其中：

• $Y=1$ 如果兩個(gè)樣本為正樣本對(duì)，$Y=0$ 如果為負(fù)樣本對(duì)。
• $D_w$ 是兩個(gè)樣本的特征距離(如歐式距離)。
• margin 是一個(gè)邊緣距離參數(shù)。

可以看出，當(dāng) $Y=1$ 時(shí),即為正樣本對(duì)，我們將它們的距離 $D_w^2$ 直接作為損失，目標(biāo)是減小 $D_w$，拉近正樣本距離。

當(dāng) $Y=0$ 時(shí)，即為負(fù)樣本對(duì)，如果它們距離 $D_w$ 小于 margin，我們給予懲罰，目標(biāo)是讓 $D_w$ 大于margin，推離負(fù)樣本距離。

通過(guò)同時(shí)優(yōu)化這兩項(xiàng)，我們可以學(xué)習(xí)到一個(gè)能夠區(qū)分正負(fù)樣本的好的特征表達(dá)。這就是對(duì)比損失的設(shè)計(jì)思路。

其他對(duì)比學(xué)習(xí)的損失函數(shù)也遵循類(lèi)似的思路，通過(guò)拉近正樣本距離和增大負(fù)樣本距離來(lái)學(xué)習(xí)特征表達(dá)。

三、解碼器

編碼器-解碼器(Encoder-Decoder)是一個(gè)非常常見(jiàn)和重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,特別是在序列到序列(Seq2Seq)學(xué)習(xí)任務(wù)中被廣泛使用。

編碼器-解碼器的工作流程可概括為:

編碼器(Encoder):編碼器接受一個(gè)輸入序列,通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其映射到一個(gè)特征表示中,這稱(chēng)為“編碼向量”。編碼向量是輸入序列的壓縮表達(dá)。

解碼器(Decoder):解碼器基于編碼向量,逐步預(yù)測(cè)目標(biāo)序列中的每個(gè)元素。在每個(gè)時(shí)間步,它按順序生成序列的下一個(gè)元素。

Attention機(jī)制:為了建模輸入和輸出序列之間的依賴(lài),解碼器端通常會(huì)加入Attention機(jī)制,即在每一步為解碼器提供與當(dāng)前步相關(guān)的輸入序列部分。

訓(xùn)練:完整的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)會(huì)端到端進(jìn)行訓(xùn)練,以最大化生成目標(biāo)序列的概率。

例如在機(jī)器翻譯任務(wù)中,編碼器處理源語(yǔ)言句子生成編碼向量,解碼器基于該向量生成目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯結(jié)果。

編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)顯著提升了Seq2Seq任務(wù)的建模能力。它非常適合處理輸入輸出不等長(zhǎng)的序列映射問(wèn)題。除翻譯外,也廣泛用于文本摘要、對(duì)話(huà)系統(tǒng)等任務(wù)。

關(guān)于編碼器-解碼器框架中解碼器的理解,我來(lái)額外說(shuō)明一下:

1. 解碼器的作用是生成目標(biāo)序列,一般通過(guò)RNN或Transformer實(shí)現(xiàn)。
2. 解碼器會(huì)逐步生成序列的每個(gè)元素,在每個(gè)時(shí)間步輸出序列的下一個(gè)元素。
3. 在訓(xùn)練過(guò)程中,解碼器會(huì)根據(jù)“教師強(qiáng)制”(teacher forcing)使用上一時(shí)刻的真實(shí)目標(biāo)元素作為當(dāng)前輸入,進(jìn)行下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)。
4. 在推理時(shí),解碼器使用前一時(shí)刻自己生成的元素作為當(dāng)前輸入,進(jìn)行下一時(shí)刻的預(yù)測(cè)。這稱(chēng)為“自回歸生成”。
5. 每一時(shí)刻,解碼器都會(huì)接收編碼器輸出的編碼向量作為初始隱狀態(tài)輸入,以傳遞輸入序列的信息。
6. 注意力機(jī)制通常會(huì)用于解碼器,以模擬解碼器在不同時(shí)刻對(duì)編碼器輸出的關(guān)注,獲取相關(guān)輸入信息。
7. 解碼器一般需要設(shè)計(jì)以下幾個(gè)組件：

RNN/Self-Attention網(wǎng)絡(luò),處理當(dāng)前輸入并維護(hù)隱狀態(tài)

Attention層,從編碼器輸出生成動(dòng)態(tài)上下文向量

輸出層,預(yù)測(cè)目標(biāo)序列的下一個(gè)元素

8. 解碼器和編碼器需要端到端聯(lián)合訓(xùn)練,優(yōu)化生成目標(biāo)序列的概率。

總結(jié)一下,解碼器在框架中負(fù)責(zé)自回歸地生成目標(biāo)序列,它能夠充分利用輸入序列的信息,并具備注意力機(jī)制來(lái)關(guān)注相關(guān)輸入。逐步生成的特性使其非常適合輸出可變長(zhǎng)度序列的任務(wù)。

四、Mask解碼器

Mask解碼器(Masked Decoder)是自然語(yǔ)言處理中一個(gè)常見(jiàn)的算法組件,它結(jié)合了Mask機(jī)制和解碼器,主要應(yīng)用于具有潛在語(yǔ)義的序列填充任務(wù)。

Mask解碼器的工作流程是:

1. 對(duì)輸入序列進(jìn)行Mask操作,用[MASK]等特殊標(biāo)記遮蓋某些輸入元素。
2. 輸入被遮蓋的序列到解碼器中。
3. 解碼器需要基于序列的上下文和其內(nèi)部表示,預(yù)測(cè)每個(gè)[MASK]位置的原始語(yǔ)義元素。
4. 損失函數(shù)結(jié)合預(yù)測(cè)結(jié)果與原序列計(jì)算交叉熵等,用于優(yōu)化解碼器參數(shù)。

例如,在文本摘要任務(wù)中,可遮蓋原文的某些詞匯,要求解碼器來(lái)預(yù)測(cè)這些詞匯,以學(xué)習(xí)文本的內(nèi)在語(yǔ)義。

Mask解碼器的優(yōu)點(diǎn)是:

1. 增強(qiáng)解碼器預(yù)測(cè)語(yǔ)義元素的能力。
2. 遮蓋可控,不同比例掩碼可應(yīng)對(duì)不同難度任務(wù)。
3. 可遷移到編碼器中,組成BERT等進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

Mask解碼器讓解碼器在解碼過(guò)程中關(guān)注語(yǔ)義,而不僅僅是順序預(yù)測(cè),增強(qiáng)了其理解和生成能力。它現(xiàn)被廣泛應(yīng)用于文本生成、對(duì)話(huà)等自然語(yǔ)言處理任務(wù)中。

五、耦合蒸餾

耦合蒸餾(Coupled Distillation)是一種知識(shí)蒸餾技術(shù),其核心思想是:

• 構(gòu)建兩個(gè)具有相同模型結(jié)構(gòu)的學(xué)生模型。
• 兩個(gè)學(xué)生模型一起聯(lián)合訓(xùn)練,相互監(jiān)督。
• 每個(gè)學(xué)生模型不僅從教師模型中吸收知識(shí),也從另一個(gè)學(xué)生模型中獲取額外的監(jiān)督信號(hào)。
• 兩個(gè)學(xué)生模型互相模仿,并作為對(duì)方的教師,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的雙向傳遞和融合。

具體做法是:

(1) 定義兩個(gè)初始化參數(shù)不同的學(xué)生模型S1和S2。

(2) S1的訓(xùn)練目標(biāo)是擬合教師模型T的輸出,同時(shí)模仿S2的輸出。

(3) S2的訓(xùn)練目標(biāo)是擬合教師模型T的輸出,同時(shí)模仿S1的輸出。

(4) 迭代訓(xùn)練S1和S2,使其相互監(jiān)督并不斷提升對(duì)方。

這種相互耦合的蒸餾方式,可以讓兩個(gè)模型正確的知識(shí)得以強(qiáng)化,錯(cuò)誤的知識(shí)得以糾正,從而獲得更好的學(xué)習(xí)效果。

耦合蒸餾增加了模型之間的互學(xué)習(xí)機(jī)會(huì),是一種很有效的小模型蒸餾方法。已經(jīng)在各種視覺(jué)和NLP任務(wù)上取得了SOTA的結(jié)果。

六、半耦合

半耦合(Semi-coupled)通常指兩個(gè)系統(tǒng)或組件之間,既有一定的互相關(guān)聯(lián),但又保持著一定獨(dú)立性的狀態(tài)。其關(guān)鍵要點(diǎn)包括:

• 兩者既不完全獨(dú)立,也不完全耦合。保持適當(dāng)?shù)闹虚g狀態(tài)。
• 存在定向的相互制約關(guān)系,但可以單獨(dú)運(yùn)行。
• 信息交流是有選擇的,不是完全對(duì)等開(kāi)放。
• 可以根據(jù)需要調(diào)整耦合程度,實(shí)現(xiàn)解耦或增強(qiáng)耦合。
• 既發(fā)揮協(xié)同作用,也保持相對(duì)獨(dú)立的可拓展性。
• 需要控制好耦合關(guān)系,防止過(guò)于緊密或過(guò)于松散。

例如,在工程設(shè)計(jì)中,兩臺(tái)裝置可以半耦合連接,既相互制約,又可分別工作。

在組織管理中,兩個(gè)部門(mén)半耦合,既溝通協(xié)作,又有自己的職責(zé)。

總之,半耦合追求適當(dāng)?shù)钠胶?將互相關(guān)聯(lián)性和獨(dú)立性結(jié)合起來(lái),發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。它在很多復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中都可以發(fā)揮 important 作用。

七、圖像編碼器和組合解碼器的耦合優(yōu)化

在我看論文時(shí)，有這樣一句話(huà)：

當(dāng)執(zhí)行從原始SAM到較小圖像編碼器的KD時(shí)，困難主要在于圖像編碼器和組合解碼器的耦合優(yōu)化。

1. 原始模型:一個(gè)大型的自監(jiān)督語(yǔ)音模型(SAM),包含圖像編碼器和解碼器。
2. 目標(biāo)模型:一個(gè)較小的模型,其圖像編碼器的參數(shù)/結(jié)構(gòu)較原始SAM的圖像編碼器小。
3. 知識(shí)蒸餾目標(biāo):將原始SAM模型中提取的知識(shí)遷移到目標(biāo)模型。
4. 存在的困難:圖像編碼器和解碼器之間本身存在耦合關(guān)系。在進(jìn)行KD的時(shí)候,不僅要訓(xùn)練好小圖像編碼器,還需要保證解碼器可以適配這個(gè)新的小編碼器。
5. 這就需要對(duì)圖像編碼器和解碼器進(jìn)行耦合優(yōu)化,使二者可以協(xié)同工作。這增加了訓(xùn)練目標(biāo)模型的難度和復(fù)雜度。
6. 如果只優(yōu)化編碼器,而不考慮解碼器,就可能導(dǎo)致最終的目標(biāo)模型表現(xiàn)不佳。

所以這句話(huà)強(qiáng)調(diào)了在進(jìn)行模型壓縮類(lèi)的KD時(shí),需要關(guān)注各個(gè)組件的耦合關(guān)系,通過(guò)耦合優(yōu)化確保知識(shí)可以有效遷移到新的模型結(jié)構(gòu)中。這里的關(guān)鍵在于編碼器和解碼器的協(xié)同優(yōu)化。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-762680.html

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