最近NLP领域提出了Prompt新范式，企图革新原先的Fine-tuning方法，而在CV领域中，Prompt其实可以理解为图像label的设计，从这个角度看，Prompt(预测文本中mask的字符，类似完形填空)其实是介于Image caption(迭代预测出每一个字符)和one-hot label(one-hot可以认为是prompt的特例，单字符通过text encoder成one-hot)之间的任务。 最近在Visual-Language Model(缩写VLM)任务中，prompt开始展现出强大的能力。

本文首先介绍一下prompt和fine-tuning范式本质上有什么区别，然后介绍一下NLP中基于prompt的PET和AutoPrompt方法，最后介绍一下VLM任务中应用prompt范式的CLIP和CoOp方法。

另外，CLIP和CoOp都是基于prompt的判别式VLM方法，最近还有几篇基于prompt生成式VLM方法，基于prompt的生成式VLM和基于prompt的NLP方法非常类似，本文就不展开细讲了，放一下文章链接

Unifying Vision-and-Language Tasks via TextGeneration：

https://arxiv.org/abs/2102.02779v1

Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models：

https://arxiv.org/abs/2106.13884

01 Prompt vs Fine-tuning

图中，圆形表示预训练语言模型，矩形框表示的是各种下游NLP任务。那么，我们就有这样一句话：大家都是希望让 预训练语言模型和下游任务靠的更近，只是实现的方式不一样。

Fine-tuning中：是预训练语言模型“迁就“各种下游任务。 具体体现就是上面提到的通过引入各种辅助任务loss，将其添加到预训练模型中，然后继续pre-training，以便让其更加适配下游任务。总之，这个过程中，预训练语言模型做出了更多的牺牲。

Prompting中，是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。 具体体现也是上面介绍的，我们需要对不同任务进行重构，使得它达到适配预训练语言模型的效果。总之，这个过程中，是下游任务做出了更多的牺牲。

下面讲一下NLP中的两个前置工作PET和AutoPrompt，这两个工作对于Visual-Language Model任务的启发是非常大的。

02 PET

PET是第一个将prompt训练的语言模型应用到下游任务的方法，并且把prompt范式规范化，给后续prompt范式的研究提供了示范。

PET的设计流程如下：

1.预先设置多种prompt，其中包含需要预测的文字(比如上图中的Best pizza ever! It was ___.其中It was就是预先设置的prompt，可以替换成其他的prompt)，然后将多种prompt送入不同的PLM模型中进行训练，最终得到多个PET模型。

2.将需要预测的文本送入多个PET模型中进行推理，综合多个PET模型结果得到soft label。

3.把需要预测的文本和soft label放到分类器中进行训练，得到最终的文本分类模型。

03 AutoPrompt

PET构建的prompt是人为设计的，这可能会导致设计的prompt不够合理。AutoPrompt提出在构建prompt时通过网络自动化学习出Trigger Tokens [T] [T] [T] [T] [T]，优化目标是加入合适的token之后，预测结果越来越倾向于正确结果(比如上图中，token为atmosphere alot dialogue clone totally时，positive的概率越高)。

04 CLIP

OpenAI从网络收集了4亿数据量的图片文本对用于CLIP训练，最后进行zero-shot transfer到下游任务达到了非常好的效果(关于zero-shot learning

简单回顾一下CLIP的使用流程：

1.如图(1)所示，CLIP将一批文本通过Text Encoder编码成一批word embedding，将一批图片(与文本一一对应)通过Image Encoder编码成一批feature embedding，然后将对应的word embedding和feature embedding先归一化然后进行点积得到相似度矩阵，点积数值越大，代表word embedding和feature embedding的向量越相似，这里的监督信号就是矩阵对角线为1，其余位置为0。其中Text Encoder使用的是Transformer，而Image Encoder使用ResNet50和ViT两种架构其中一个，Image Encoder和Text Encoder都是从头训练。

2.然后将预训练好的CLIP迁移到下游任务，如图(2)所示，先将下游任务的标签构建为一批带标签的文本(例如 A photo of a {plane})，然后经过Text Encoder编码成一批相应的word embedding。

3.最后将没有见过的图片进行zero-shot预测，如图(3)所示，通过Image Encoder将一张小狗的图片编码成一个feature embedding，然后跟(2)编码的一批word embedding先归一化然后进行点积，最后得到的logits中数值最大的位置对应的标签即为最终预测结果。

从CLIP的流程中可以看出，CLIP和PET的prompt使用方式非常相似，A photo of a就是一个人为设计的prompt。

05 CoOp

CoOp明显是受到了AutoPrompt的启发，并且CoOp发现CLIP实际上就是prompt在visual-language model中的一个应用，于是CoOp在CLIP的基础上进一步进行改进。

CoOp先在四个数据集上做实验，发现更合理的prompt能够大幅度的提升分类精度尤其是使用了本文提出的CoOp之后，最终的分类精度远超CLIP人为设计的prompt。

和CLIP的主要不同之处在于，CoOp在CLIP的第二个阶段中引入了context optimization。具体的，CoOp将prompt设计为：

其中每个向量跟word embedding的维度相同, 可以理解为可学习的context, 并且所有类别对应的context共享参数。

将learnable context和不同类别的word embedding拼接起来送入text encoder中进行训练，优化目标是使得和图片对应的prompt预测分数最大。训练完成后，learnable context的参数就固定下来了。

Other Variants

作者还尝试了两种变体：

一种是prompt可以在需要预测的class前后都插入learnable context，这可以增加prompt的灵活性。
另一种是设计class-specific context(CSC)，也就是所有类别的prompt参数独立，在一些细粒度分类任务中效果更好。

CoOp vs CLIP

从11个数据集的实验中可以看出，CoOp均超过了CLIP，并且在一些数据集上，大幅度超过CLIP。证明了可学习的prompt优于人为设计的prompt。CoOp提出的两种变体，在一些数据集中效果更好。

CoOp vs Prompt Ensembling

将CoOp和PET中提出的Prompt ensembling进行比较，CoOp也展现出了优越性。

CoOp的影响因素

从上面的实验中可以看出，CoOp对于噪声的鲁棒性优于CLIP。

从上面的实验中可以看出，context length长度越长，CoOp效果越好；backbone模型越大，CoOp效果越好。

Random vs. manual initialization

这个对比实验相当的精髓，也就是说learnable context的初始化prompt是什么没那么重要，随机初始化就能达到精调初始化相当的精度。

06 总结

因为CoOp是class-level的自适应，不能根据输入图片的不同动态变化prompt，如果能够根据输入图片动态调整prompt的话，也就是instance-level的自适应，可能会有奇效。learnable context的作用类似于去噪，让网络拟合噪声，使得预测部分的关注区域更为干净。感觉learnable context和ViT中的object query的功能非常相似，都是任意学习出信息，只根据最后的监督信号更新参数。后续可以挖掘一下如何控制learnable context的学习，来提升基于prompt的VLM性能。生成式的VLM也可以探索一下如何设计prompt更合理。

另外就是纯CV方向的prompt，也就是类似于ViT将图片拆分patch，每个patch实际上可以看成一个字符，那么也可以设计patch的prompt对模型进行训练，这其中也可以分成生成式(类似ViT)和判别式(类似self-supervised)两种方法。

Reference
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/395115779
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/391606045
[3] Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
[4] AUTOPROMPT: Eliciting Knowledge from Language Models with Automatically Generated Prompts
[5] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
[6] LEARNING TO PROMPT FOR VISION-LANGUAGE MODELS

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