Estimating Uncertainty in Multimodal Foundation Models using Public Internet Data

📄 arXiv: 2310.09926v2 📥 PDF

作者: Shiladitya Dutta, Hongbo Wei, Lars van der Laan, Ahmed M. Alaa

分类: cs.AI

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2023-11-26)

💡 一句话要点

提出基于网络数据的符合预测方法以量化多模态基础模型的不确定性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态基础模型 不确定性量化 零-shot学习 符合预测 生物医学数据集

📋 核心要点

  1. 现有的零-shot分类方法在不确定性量化方面存在不足，难以准确评估模型预测的可靠性。
  2. 本文提出了一种结合网络数据的符合预测方法，通过使用提示模板进行零-shot分类，并从网络中获取校准数据。
  3. 初步实验结果表明，所提方法在生物医学数据集上实现了良好的覆盖率和效率，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

基础模型通过自监督学习在大规模数据上进行训练，能够适应多种下游任务。然而，在测试阶段，这些模型的零-shot能力使其能够分类之前未见的类别。本文针对零-shot预测中的不确定性量化问题，提出了一种基于网络数据的符合预测启发式方法。我们使用CLIP风格模型进行零-shot分类，并利用网络数据进行校准。实验结果表明，基于网络的符合预测方法在生物医学基础模型上实现了目标覆盖，且在多种生物医学数据集上表现出良好的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态基础模型在零-shot预测中不确定性量化的问题。现有方法在处理未见类别时，难以提供可靠的置信度评估，导致预测结果的可信度不足。

核心思路：论文提出了一种基于网络数据的符合预测方法，通过使用提示模板进行零-shot分类，并从网络中获取校准数据，以提高不确定性量化的准确性。

技术框架：整体流程包括三个主要模块：首先，使用CLIP风格模型进行零-shot分类；其次，利用提示模板作为搜索查询从网络中获取校准数据；最后，应用符合预测方法，结合新颖的符合性评分来评估预测的不确定性。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了基于网络数据的符合预测方法，并设计了新的符合性评分，能够有效考虑检索到的网络数据中的潜在错误，从而提高了不确定性量化的准确性。

关键设计：在方法实现中，关键参数设置包括提示模板的设计，损失函数的选择，以及符合性评分的计算方式。这些设计确保了模型在不同数据集上的有效性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，基于网络的符合预测方法在多个生物医学数据集上实现了目标覆盖率，且在效率上表现良好。与传统方法相比，所提方法在不确定性量化方面具有显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、药物发现和生物医学研究等。通过准确量化模型预测的不确定性，研究人员可以更好地理解模型的决策过程，从而在实际应用中做出更可靠的决策。未来，该方法有望在其他领域的多模态学习中得到推广和应用。

📄 摘要（原文）

Foundation models are trained on vast amounts of data at scale using self-supervised learning, enabling adaptation to a wide range of downstream tasks. At test time, these models exhibit zero-shot capabilities through which they can classify previously unseen (user-specified) categories. In this paper, we address the problem of quantifying uncertainty in these zero-shot predictions. We propose a heuristic approach for uncertainty estimation in zero-shot settings using conformal prediction with web data. Given a set of classes at test time, we conduct zero-shot classification with CLIP-style models using a prompt template, e.g., "an image of a ", and use the same template as a search query to source calibration data from the open web. Given a web-based calibration set, we apply conformal prediction with a novel conformity score that accounts for potential errors in retrieved web data. We evaluate the utility of our proposed method in Biomedical foundation models; our preliminary results show that web-based conformal prediction sets achieve the target coverage with satisfactory efficiency on a variety of biomedical datasets.