GPT

编辑：贾伟 梦佳

继GPT-3的颠覆之后，即将出道的 GPT-4 会走向何方？这一问题牵动着很多人的心。

在不久前，OpenAI的联合创始人、首席科学家IIya Sutskever 曾在吴恩达编辑的 《The Batch周刊 - 2020年终特刊》上撰文称“2021年，语言模型将开始了解视觉世界”。

元旦之后，OpenAI 立马为这个说法提供了佐证。1月5日，刚刚开工的OpenAI同时发布了两个与 GPT 有关的文本-图像工作：

DALL·E：一个利用文本-图像数据集，有着120亿参数的“GPT-3”，可以根据文本生成各种各样的图像；

CLIP：可以通过自然语言的监督来有效学习视觉概念，只需要提供要识别的视觉类别名称，利用CLIP便能够做任意的视觉分类，类似于GPT-2和GPT-3的 “Zero-shot”功能。

这两项工作的突破性是无疑的，但同时作为前奏，也让人更加期待 OpenAI 接下来的 GPT-4了。

01

DALL·E：强大的文本-图像生成能力

DALL·E 的名字来源于艺术家萨尔瓦多 · 达利(Salvador dalí)和皮克斯动画工作室(Pixar)的《机器人总动员》(WALL-E)的合成词，名字本身充满机器对艺术的想象和探索。

简单来说，DALL·E  是一个有120亿参数版本的GPT-3，利用文本-图像对数据集进行训练，输入文本，生成相应图像。

例如：

输入：一个穿着芭蕾舞裙遛狗的萝卜宝宝

输出：

输入：鳄梨形状的扶手椅

输出：

输入：写着“ OpenAI”的店面

输出：

GPT-3 给人们带来的深刻印象是，大模型可以执行各种文本生成任务。在ICML 2020 上的一篇论文“Image GPT”中，作者表明相同类型的神经网络也可以用于生成高保真度的图像。作为对比，DALL·E 的研究说明了，通过自然语言便可以直接做各种图像生成任务。

与 GPT-3一样，DALL·E 是一个transformer 语言模型，它同时接收文本和图像作为一个单一数据流，其中包含1280个tokens（256个文本，1024个图像），并利用最大似然训练并生成所有的 tokens。模型中的 64 个 self-attention层，每一个都有attention mask，这能够使每个image token都可以参与到 text token。DALL·E 对 text tokens 使用标准的因果掩码，对行、列或卷积注意力模式的image token使用稀疏注意力，具体这取决于每一层的情况。

与利用 GAN来做文本到图像的生成不同，DALL·E能够为大量五花八门的句子创造出似是而非的意象，这些句子很多时候本身就是对语言结构的探索。在生成之后，DALL·E采用 CLIP进行排序，从中选取最优结果，整个过程不需要进行任何筛选。

OpenAI的研究人员对DALL·E的结果进行了探索，包括：

1、控制同一个对象的不同属性

输入：一个五角形的绿色钟

输出：

2、同时控制多个对象以及它们的属性和空间关系

输入：一个小企鹅的表情，身着蓝帽子，红手套，绿衬衫，黄裤子

输出：

从上面生成的例子看，虽然大多数情况生成的图片是符合要求的，但也有少量错误的案例。

虽然 DALL·E可以提供对少量对象属性和位置的某种程度的可控性，但成功率似乎取决于文本的措辞。从上面几个例子来看，随着引入对象的增多，DALL·E 越来越容易混淆对象和颜色之间的关联，成功率也急剧下降。

作者提到，DALL·E对文本的措辞非常脆弱，有时候用语义上等价的标题替代，会产生非常错误的结果。

3、视觉透视与立体：控制场景的视点，并渲染场景的 3D风格

输入：一只用体素做成的水豚坐在田野里

输出：

4、内部/外部结构可视化

输入：核桃的横截面图

输出：

5、推断背景细节

将文本翻译成图像的任务具有不唯一性：给出一个文本，通常会有“无限多”中可能的图像。例如，“日出时分，一只水豚坐在田野上”，根据水豚的方向，可能需要画一个阴影，尽管这个细节在文本中并没有被明确地提及。

输入：日出时分，一只水豚坐在田野上

输出：

6、时装设计、室内设计

输入：一个穿着黑色皮夹克和金色百褶裙的女性模特

输出：

输入：起居室里有两把白色扶手椅和一幅斗兽场的油画，油画被安装在一个现代壁炉上方

输出：

7、将不相关的概念进行结合

语言的组合特性使我们能够把完全不相关的概念放在一起，从而来描述真实的或想象的事物。利用DALL·E，可以将语言的这种特性快速地转移到图像上。

输入：一只竖琴做的蜗牛

输出：

8、动物插图

除了真实世界中不相关概念之间结合外，在艺术创作里面，有大量的可探索空间：

输入：一只长颈鹿和乌龟嵌合体

输出：

9、零样本视觉推理

GPT-3可以执行多种任务，根据描述和提示来生成答案，而不需要任何额外的培训。例如，当提示语“ here is the sentence‘ a person walking his dog in the park’ translated into French: ”时，GPT-3回答“ un homme qui promène son chien dans le parc. ”这种能力称为零样本推理。

DALL·E 可以将这种能力扩展到视觉领域，并且能够以正确的方式提示执行图像到图像的转换任务。

输入：和上面的真猫一模一样的猫的草图

输出：

输入：和上面第一列完全相同的茶壶，上面写着“ gpt”

输出：

输入：一系列的几何图形列表

输出：

10、地理概念

作者发现 DALL·E  已经习得了地理知识、地标和社区等概念。它对这些概念的了解在某些方面呈现出惊人的精确，而在其他方面又有一定缺陷。

输入：一张中国菜的照片

输出：（有些食物看起来怪怪的）

输入：旧金山金门大桥的照片

11、时间概念

除了探索 DALL·E 对于不同空间的认知，作者也探索了其对时间变化的认知。

输入：20年代电话的照片

02

CLIP：零样本学习神器

与DALL·E 一同发布的还有神经网络CLIP（对比式语言-图像预训练，Contrastive Language–Image Pre-training）。

简单来说，它可以从自然语言监督中有效地学习视觉概念。CLIP 可适用于任何视觉分类基准，只需提供要识别的视觉类别的名称，类似于 GPT-2和 GPT-3 的“零样本学习”（zero-shot）能力。

1、方法

如下图所示，是CLIP的结构图：

标准的图像模型，联合训练图像特征提取器和线性分类器，预测一些标签。CLIP再联合训练图像编码器和文本编码器，从而预测一批（图像，文本）对。在测试时，学习的文本编码器通过嵌入目标数据集类别的名称或描述，来合成zero-shot线性分类器。

具体来说，作者使用了大量可用的监管资源，包括文本和在网上能够找到的图像配对。利用这些数据，CLIP可以训练出一个proxy，当给定一张图片时，便能预测在32768个随机采样的文本片段集中哪个片段更匹配。这里的方案是，CLIP模型将学习识别图像中的多种视觉概念，然后将它们与图像名字进行关联。

这种方式的结果是，CLIP模型在随后可以应用到几乎任意的视觉分类任务当中。

例如，如果数据集的任务是对“狗”和“猫”的图像进行分类，那么便可以针对每个图像进行检查，确认CLIP模型是否会预测响应的文本“狗的照片”、“猫的照片”来与之配对。

2、优缺点

CLIP的方法可以解决基于标准深度学习做计算机视觉所遇到的许多问题，例如：

数据集昂贵：深度学习需要大量人工标注的数据，这些数据集构建的成本很高。ImageNet 需要超过25000名工作人员为22000个对象标注1400万张图像；相比之下，CLIP 可以从互联网上已经公开可用的文本图像中学习。

应用范围狭窄：在ImageNet 上训练的模型，即使可以预测1000个 ImageNet 类别，但也仅限于此，如果想要执行其他新数据集上的任务，就还需要进行调整。相比之下，CLIP 可以适用于执行各种各样的视觉分类任务，而不需要额外的训练示例。

现实场景中表现不佳：现有模型多能够在实验室环境中超过人类，但一旦部署到现实场景，性能便会大幅下降，原因在于模型仅通过优化基准性能来“欺骗”，就像一个通过仅研究过去几年考试中的问题而通过考试的学生一样。相反，CLIP模型可以根据基准进行评估，而无需训练其数据，于是这种“欺骗”方式便不再存在。

当然 CLIP 的局限性也很明显，

它在较为抽象或者系统性的任务（例如计算图像中的对象数量）和更为复杂的任务（例如预测图像中最近的汽车有多远）上，表现并不是很好，仅比随机猜测好一点点。

对于训练集未覆盖的图像的概括性较差，例如尽管CLIP学习了更为复杂的OCR系统的数据，但在对MNIST数据集进行评估时，准确率仅为88%（人类为99.95%）

CLIP的zero-shot分类器对文本的措辞表现敏感。

代码地址：https://github.com/openai/CLIP

论文地址：https://cdn./papers/Learning_Transferable_Visual_Models_From_Natural_Language.pdf

参考链接：

https:///blog/dall-e/

https:///2021/01/05/openais-dall-e-creates-plausible-images-of-literally-anything-you-ask-it-to/

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