1/10体量达到SOTA！谷歌发布5B参数视觉语言模型PaLI-3，更小更快却更强

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谷歌研究院和DeepMind研究人员推出最新PaLI-3视觉语言模型（VLM），模型以更小、更快、更强的特点获得大部分研究人员青睐，在诸多任务中达到SOTA。

最近，堪称改变游戏规则的视觉语言模型（VLM）PaLI-3问世，引得大量科研人员关注。

PaLI-3是谷歌最新推出的视觉语言模型，以更小的体量，更快的推理速度，达到了更强的性能。

PaLI是谷歌去年推出的多模态大模型。谷歌通过研究对比预训练方法，在PaLI基础上大大提升了PaLI-3的性能。

而PaLI-3仅拥有5B的参数量，在定位和文本理解等任务中表现出色，刷新了多个SOTA。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.09199?ref=emergentmind

该模型利用VIT-G14作为图像编码器，拥有2B参数的多模态对比视觉模型。

在人工智能圈，PaLI-3重新定义了成功，较小规模模型以实用性和效率赢得了大部分人的青睐。

人工智能与视觉语言模型

在快节奏的人工智能世界中，视觉语言模型已成为变革型技术，其技术的发展，不断地模糊了图像理解与文本理解的之间的界限。

Google AI的PaLI-3提供了一种紧凑而强大的替代方案，以其强大的性能和1/10的参数与其他模型正面硬刚，有希望彻底改变视觉语言的发展。

PaLI-3将自然语言理解和图像识别能力完美地融合，是AI创新的先锋。

就像OpenAI的CLIP和Google的BigGAN一样，这些具有文本描述、解码图像卓越能力的模型，解锁了计算机视觉、内容生成和人机交互等众多应用。

这使得它们成为人们关注的焦点，成为推动科学研究、商业发展的核心力量。

而PaLI-3的成功归功于Google Research、Google DeepMind和Google Cloud的共同努力。

研究人员采用了一种新颖的对比预训练方法，深度探索了VIT的潜力，并在多语言模态检索中达到了SOTA，凸显出基于SigLIP的PaLI-3等模型在定位和文本理解任务的优越性。

扩大的实用性

虽然大模型的涌现能力、对更大模型的追求往往主导着人工智能的讨论，但是谷歌的研究强调了较小规模模型在实际应用和高效研究的价值。

PaLI-3登场了，它是一个拥有50亿参数的VLM，性能远超其体量。

PaLI-3的训练过程结合了图像编码器在不同数据集上的对比预训练，分别是网络规模数据、增强混合的数据集和高分辨率数据。

具有20亿参数量多语言对比模型占据了人工智能的中心舞台，在需要空间注意力和视觉文本对齐方面，该模型证明了对比预训练模型的主导地位。

解剖PaLI-3

那么，PaLI-3的内部结构是什么样的呢?它用到了什么方法?使用了哪种架构?

首先，PaLI-3利用预先训练的VIT-G14作为图像编码器，严格遵循SigLIP的训练方法，其中VIT-G14的20亿参数是PaLI-3的基石。

对比预训练是关键，首先对图像和文本嵌入（Embedding），然后在特征层面关联。

进而，将视觉和文本的特征合并起来，输入到30亿参数的UL2编码-解码器语言模型中，以实现精确的文本生成，或用于特征任务的查询提升，例如视觉问答（VQA）。

在Benchmark上的卓越性能

总体评述

在VLM领域，相比同期其他模型，PaLI-3脱颖而出，尤其在定位和视觉文本理解等任务取得非常好的性能表现。

其基于SigLIP的图像编码器预训练方法，开创了多语言跨模态检索的新时代。

PaLI-3在引用表达、分割方法表现出色，在不同的检测任务子组中保持卓越的准确性。

而值得注意的是，对比预训练是定位首选方法，该方法增强了模型的表征能力。

ViT-G图像编码器是PaLI-3的组成部分，在多种分类和跨模态检索场景中表现出了非凡的能力。

具体指标

具体地，论文汇报了PaLI-3在各个任务、数据集上的结果。

上图是在 PaLI-3框架内比较了两种类型的 ViT 模型，一种在JFT数据集上进行分类预训练，另一种使用SigLIP在 WebLI数据集上进行对比预训练。结果表明，虽然SigLIP模型在少样本线性分类方面落后，但它们在PaLI-3框架中的Caption、TextVQA 和 RefCOCO 等更复杂的任务中表现出色。

无论有或没有外部OCR输入，该模型在大多数基准测试中都显示出最先进的性能。并在无需外部OCR系统的任务中尤其出色。

PaLI-3在参考语义表达上使用VQ-VAE方法预测分割掩模。该模型经过训练来预测边界框，然后预测代表框内掩码的掩码标记。结果表明，对于此类任务，对比预训练比分类预训练更有效。

除此之外，PaLI-3在视频字幕和视频问答基准上进行了微调和评估。尽管没有使用视频数据进行预训练，PaLI-3仍取得了出色的结果（几个 SOTA），凸显了采用对比ViT的好处。

模型公平性、偏见和其他潜在问题

根据论文提供的结果，其方法在所有数据切片的毒性和脏话水平都较低，与PaLI-X模型相当。发现所有子组的错误率都非常低。

且在使用MIAP数据集的检测任务中，发现所有子组的错误率都非常低。

目前，PaLI-3还未完全开源，但是开发人员已经发布了多语言和英文SigLIP Base、Large和So400M模型。模型链接在huggingface中（https://huggingface.co/models?other=siglip）

感兴趣的小伙伴赶快试一试吧!

参考资料:

https://medium.com/@multiplatform.ai/pali-3-a-game-changing-vision-language-model-unveiled-13479bdf6eb5

https://the-decoder.com/googles-new-pali-3-vision-language-model-achieves-performance-of-10x-larger-models/