A Progressive Framework of Vision-language Knowledge Distillation and Alignment for Multilingual Scene
作者: Wenbo Zhang, Yifan Zhang, Jianfeng Lin, Binqiang Huang, Jinlu Zhang, Wenhao Yu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-17
💡 一句话要点
提出DC-CLIP以解决多语言视觉-语言模型的高延迟与内存占用问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多语言模型 视觉-语言 模型压缩 特征蒸馏 模型对齐 边缘计算 跨模态学习
📋 核心要点
- 现有的多语言视觉-语言模型在推理时存在高延迟和大内存占用的问题，限制了其在边缘设备上的应用。
- 本文提出了一种多语言CLIP压缩框架DC-CLIP，通过特征蒸馏和对齐来提升中英文的视觉-语言表现。
- 在ELEVATER基准测试中，DC-CLIP在英语环境下表现优越，在中文环境下也具备竞争力，且训练数据量较少。
📝 摘要（中文）
预训练的视觉-语言（V-L）模型如CLIP在许多跨模态任务中表现出色，但大多数仅适用于英语环境。为了解决这一问题，研究者们提出了CN-CLIP和AltCLIP等改进模型，然而这些模型在推理时存在高延迟和大内存占用的问题，限制了其在资源受限的边缘设备上的部署。本文提出了一种概念上简单但有效的多语言CLIP压缩框架，并训练了一个轻量级的多语言视觉-语言模型DC-CLIP，适用于中英文环境。该框架通过收集高质量的中英文图文对，并设计了多语言视觉-语言特征蒸馏和对齐的两个训练阶段，显著提升了模型的多语言性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多语言视觉-语言模型在推理时的高延迟和大内存占用问题，限制了其在资源受限设备上的应用。
核心思路：提出了一种轻量级的多语言CLIP压缩框架DC-CLIP，通过多语言视觉-语言特征蒸馏和对齐来提升模型的多语言能力。
技术框架：该框架包括两个主要阶段：第一阶段为多语言视觉-语言特征蒸馏，设计轻量级的图像和文本学生模型，从教师模型中学习特征表示；第二阶段为多语言视觉-语言对齐，旨在有效对齐视觉和多语言文本特征。
关键创新：最重要的创新在于设计了一个简单而有效的压缩框架，通过特征蒸馏和对齐提升了多语言模型的性能，与现有方法相比，显著降低了推理延迟和内存占用。
关键设计：在训练过程中，采用了高质量的中英文图文对，设置了适当的损失函数以优化特征蒸馏和对齐过程，确保学生模型能够有效学习教师模型的特征表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在ELEVATER基准测试中，DC-CLIP在英语环境下的表现优于现有模型，并在中文环境下也展现出竞争力，尽管训练数据量较少，显示出其高效的学习能力和优越的性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括跨语言图像分类、图像检索和多语言内容生成等。通过提升多语言视觉-语言模型的性能，DC-CLIP能够在资源受限的边缘设备上实现更广泛的应用，推动多语言人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
Pre-trained vision-language (V-L) models such as CLIP have shown excellent performance in many downstream cross-modal tasks. However, most of them are only applicable to the English context. Subsequent research has focused on this problem and proposed improved models, such as CN-CLIP and AltCLIP, to facilitate their applicability to Chinese and even other languages. Nevertheless, these models suffer from high latency and a large memory footprint in inference, which limits their further deployment on resource-constrained edge devices. In this work, we propose a conceptually simple yet effective multilingual CLIP Compression framework and train a lightweight multilingual vision-language model, called DC-CLIP, for both Chinese and English context. In this framework, we collect high-quality Chinese and English text-image pairs and design two training stages, including multilingual vision-language feature distillation and alignment. During the first stage, lightweight image/text student models are designed to learn robust visual/multilingual textual feature representation ability from corresponding teacher models, respectively. Subsequently, the multilingual vision-language alignment stage enables effective alignment of visual and multilingual textual features to further improve the model's multilingual performance. Comprehensive experiments in zero-shot image classification, conducted based on the ELEVATER benchmark, showcase that DC-CLIP achieves superior performance in the English context and competitive performance in the Chinese context, even with less training data, when compared to existing models of similar parameter magnitude. The evaluation demonstrates the effectiveness of our designed training mechanism.