2024年接近尾聲，在 AI 圈子又傳出一條熱點新聞：

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AI 首次自主發現人工生命，使用基礎模型搜索人工生命的系統 ASAL 誕生。

今年 8 月，Transformer 論文作者之一的 Llion Jones 與前谷歌研究人員 David Ha 共同創立的人工智能公司 Sakana AI 造出了「世界上第一個用于自動化科學研究和開放式發現的 AI 系統」。他們稱之為 AI Scientist，即人工智能科學家，詳情可參閱報道《首個全自動科學發現 AI 系統，Transformer 作者創業公司 Sakana AI 推出 AI Scientist》。

論文路徑：
s://arxiv.org/pdf/2412.17799

論文提到，ASAL 利用視覺語言基礎模型（如CLIP）來評估模擬結果的視頻，提高自動發現人工生命的可能性。

本文就來聊聊這個視覺語言基礎模型。

Vision-Language Foundation Model 是一類能夠同時處理視覺和語言信息的人工智能模型。這種模型通過對圖像與文本的聯合學習，可以實現圖像生成、圖文匹配、視覺問答等多模態任務。它不僅代表了人工智能領域的前沿發展方向，也為解決跨模態問題提供了強大的技術工具。

什么是視覺語言基礎模型

視覺語言基礎模型是一種能夠理解和生成視覺與語言信息的多模態人工智能模型。與單模態模型（如僅處理文本的 GPT 模型或僅處理圖像的 CNN 模型）不同，這類模型通過聯合訓練的方法，在相同的表示空間中學習視覺和語言的特征表示。其目標是建立視覺與語言之間的語義 contact，從而使得模型能夠處理復雜的跨模態任務。

典型的視覺語言基礎模型包括 CLIP、DALL·E 和 Flamingo 等。這些模型通過預訓練，在大規模的圖像-文本數據集上學習多模態表示，并可以通過微調適配于具體任務。

核心原理與架構

視覺語言基礎模型的核心原理是聯合表征學習。其架構通常由視覺編碼器、語言編碼器和融合機制組成。

視覺編碼器

視覺編碼器負責從圖像中提取特征。典型的方法包括使用卷積神經網絡（CNN）或視覺變換器（Vision Transformer, ViT）。例如：

• ?CNN?：通過層級結構提取低級到高級的視覺特征。
• ?ViT?：將圖像分割為固定大小的補丁，并將其視為序列數據，利用自注意力機制捕捉全局信息。

語言編碼器

語言編碼器的任務是將文本轉化為向量表示。常用方法包括 Transformer 架構，如 BERT 和 GPT。

融合機制

視覺和語言特征通常通過以下幾種方法融合：

1. ?對比學習??：通過最大化圖像和文本的相似性，訓練模型學習統一的表示空間。這種方法典型地用于 CLIP 模型。
2. ?交互注意力?：利用跨模態注意力機制，讓視覺和語言信息相互交互，如 Flamingo 模型。
3. ?條件生成?：將一種模態的信息作為條件，用于生成另一種模態的輸出。例如，DALL·E 利用文本描述生成圖像。

真實世界的應用與案例分析

案例 1：CLIP

CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）是 OpenAI 提出的視覺語言模型。它通過對比學習，在大規模圖像和文本數據集上進行訓練。模型的訓練目標是讓匹配的圖像和文本在嵌入空間中距離更近，而不匹配的樣本距離更遠。

在實際應用中，CLIP 可用于圖像分類。與傳統分類方法不同，CLIP 不需要專門的分類頭，而是通過自然語言提示進行分類。例如：

• 輸入圖像：一張貓的圖片。
• 自然語言提示："a photo of a cat"，"a photo of a dog"。
• CLIP 的輸出：根據圖像和文本的相似性，選擇最匹配的描述。

這種方法的優勢在于不需要特定的數據集標注，模型可以直接泛化到新的類別。

案例 2：DALL·E

DALL·E 是 OpenAI 提出的基于 GPT 架構的文本到圖像生成模型。它能夠根據自然語言描述生成高質量的圖像。例如：

• 輸入文本："an armchair in the shape of an avocado"。
• 輸出圖像：一張綠色的椅子，造型酷似鱷梨。

DALL·E 的工作原理是將語言編碼作為圖像生成的條件，通過 Transformer 解碼器逐像素生成圖像。其生成效果展示了視覺和語言模型在創意任務中的潛力。

案例 3：視覺問答（Visual Question Answering, VQA）

視覺問答是一項典型的多模態任務。模型需要根據輸入圖像和問題文本生成答案。例如：

• 輸入圖像：一張餐桌的照片。
• 輸入問題："How many plates are on the table?"
• 模型輸出："Three"。

這種任務通常采用視覺語言基礎模型如 Flamingo，該模型通過跨模態注意力機制，將視覺和語言信息深度融合，從而實現精準回答。

完整代碼示例

以下是使用 CLIP 模型進行圖像分類的代碼示例：

import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

# 加載預訓練的 CLIP 模型
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

# 輸入圖像和文本描述
image_path = "example.jpg"  # 替換為實際圖像路徑
text_descriptions = ["a photo of a cat", "a photo of a dog"]

# 圖像和文本預處理
inputs = processor(text=text_descriptions, images=image_path, return_tensors="pt", padding=True)

# 模型推理
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # 圖像和文本的相似性得分
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # 轉化為概率

# 輸出結果
for text, prob in zip(text_descriptions, probs[0]):
    print(f"Description: {text}, Probability: {prob:.4f}")

挑戰與未來發展

挑戰

1. ?數據質量與規模?：視覺語言模型需要大規模高質量的圖像-文本配對數據，獲取和清洗這些數據成本高昂。
2. ?模型計算成本?：預訓練和推理過程中消耗大量的計算資源。
3. ?多模態對齊問題?：不同模態的數據具有不同的特性，如何有效對齊仍是研究難點。

未來發展方向

1. ?更高效的模型結構?：設計輕量級模型，以降低計算成本。
2. ?跨領域應用?：擴展到醫學影像、遙感數據等專業領域。
3. ?更強的生成能力?：提升文本到圖像生成模型的質量和可控性。

總結

視覺語言基礎模型通過整合視覺和語言信息，為多模態任務提供了強大的技術支持。從 CLIP 的對比學習到 DALL·E 的文本生成圖像，這些模型在分類、生成、問答等任務中表現出色。盡管目前仍面臨數據和計算成本的挑戰，但隨著技術的不斷進步，它們將在更多領域發揮重要作用。