A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining
作者: Karsten Roth, Vishaal Udandarao, Sebastian Dziadzio, Ameya Prabhu, Mehdi Cherti, Oriol Vinyals, Olivier Hénaff, Samuel Albanie, Matthias Bethge, Zeynep Akata
分类: cs.CV, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-08-26 (更新: 2024-12-06)
备注: Technical Report. 52 pages. Shorter version published at the NeurIPS 2024 Dataset & Benchmarks track
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出FoMo-in-Flux基准，为多模态预训练模型在实际部署中的持续更新提供指导。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 持续学习 多模态预训练 基准测试 模型部署 数据混合
📋 核心要点
- 现有持续预训练研究主要集中在不频繁的大规模更新或频繁的样本级更新，缺乏对实际部署中特定领域适应的关注。
- 论文提出FoMo-in-Flux基准，模拟真实部署场景，并从数据、方法、元学习率和模型规模等多角度探索持续预训练。
- 通过FoMo-in-Flux基准，论文为实际部署的持续多模态预训练提供了全面的指导，并开源了基准和代码。
📝 摘要（中文）
多模态基础模型在视觉和语言的交叉领域有广泛的应用。尽管这些模型经过了大量数据的预训练，但随着时间的推移，它们会变得过时。为了保持模型的更新，持续预训练的研究主要集中在两种场景：（1）对大规模新数据进行不频繁、无差别的更新，或（2）频繁的样本级别更新。然而，实际的模型部署通常在这两种极端情况之间运作，因为现实世界的应用通常需要适应特定的子领域、任务或概念——这些适应分布在模型整个变化的生命周期中。在这项工作中，我们通过一个研究测试平台来补充当前对持续预训练的观点，并为在这种场景下进行有效的持续模型更新提供全面的指导。我们首先介绍了FoMo-in-Flux，这是一个具有实际计算约束和实际部署要求的持续多模态预训练基准，它构建于63个具有多样化视觉和语义覆盖的数据集之上。使用FoMo-in-Flux，我们从多个角度探索了实际持续预训练的复杂前景：（1）以数据为中心，研究模拟真实世界部署情况的数据混合和流排序，（2）以方法为中心，研究从简单微调和传统持续学习策略到参数高效更新和模型合并的方法，（3）元学习率调度和机制设计选择，以及（4）模型和计算规模的影响。总而言之，我们的见解为实际部署的持续多模态预训练提供了一个从业者指南。我们的基准和代码在这里：https://github.com/ExplainableML/fomo_in_flux。
🔬 方法详解
问题定义：现有持续多模态预训练方法要么关注大规模数据的整体更新，要么关注细粒度的样本级别更新，缺乏对实际应用中模型需要持续适应特定子领域、任务或概念的考虑。这导致模型在部署后，无法有效应对不断变化的数据分布和任务需求，性能逐渐下降。现有方法难以平衡模型性能、计算成本和适应性之间的关系。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更贴近实际部署场景的持续多模态预训练基准FoMo-in-Flux，并在此基础上系统性地研究各种持续学习策略、数据混合策略、元学习率调度以及模型规模对持续预训练效果的影响。通过模拟真实世界的部署情况，探索更有效的持续预训练方法，从而提升模型在实际应用中的适应性和性能。
技术框架：FoMo-in-Flux基准包含63个具有多样化视觉和语义覆盖的数据集，模拟了真实世界中数据分布的复杂性和变化性。研究人员使用该基准，从以下几个方面进行实验：1) 数据混合和流排序策略，模拟不同的数据更新模式；2) 持续学习方法，包括微调、传统持续学习策略、参数高效更新和模型合并；3) 元学习率调度，优化学习过程；4) 模型和计算规模的影响，研究模型大小和计算资源对性能的影响。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了FoMo-in-Flux基准，该基准更真实地模拟了实际部署场景中的持续多模态预训练需求。与以往研究不同，FoMo-in-Flux考虑了数据分布的复杂性、计算资源的约束以及模型适应特定领域的需求。此外，论文还系统性地研究了多种持续学习策略和数据混合策略，为实际应用提供了更全面的指导。
关键设计：FoMo-in-Flux基准的关键设计包括：1) 数据集选择，涵盖了多种视觉和语义信息，模拟真实世界的数据多样性；2) 数据流排序策略，模拟不同的数据更新模式，例如新概念的引入或数据分布的漂移；3) 评估指标，用于衡量模型在持续学习过程中的性能，包括遗忘程度、学习速度和整体性能；4) 实验设置，考虑了计算资源的约束，使得研究结果更具实际意义。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过FoMo-in-Flux基准，系统性地评估了多种持续学习策略和数据混合策略。实验结果表明，合理的数据混合和流排序策略可以显著提升模型的持续学习性能。此外，参数高效更新方法在计算资源有限的情况下，也能取得较好的效果。该研究还发现，元学习率调度对模型的学习过程有重要影响，合适的学习率策略可以加速模型的收敛并提升最终性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要持续学习的多模态场景，例如：自动驾驶、智能客服、医疗诊断等。通过持续预训练，模型可以不断适应新的数据和任务，保持高性能和准确性。该研究为实际部署多模态模型提供了有价值的指导，有助于提升模型的实用性和可靠性，并降低维护成本。
📄 摘要（原文）
Multimodal foundation models serve numerous applications at the intersection of vision and language. Still, despite being pretrained on extensive data, they become outdated over time. To keep models updated, research into continual pretraining mainly explores scenarios with either (1) infrequent, indiscriminate updates on large-scale new data, or (2) frequent, sample-level updates. However, practical model deployment often operates in the gap between these two limit cases, as real-world applications often demand adaptation to specific subdomains, tasks or concepts -- spread over the entire, varying life cycle of a model. In this work, we complement current perspectives on continual pretraining through a research test bed as well as provide comprehensive guidance for effective continual model updates in such scenarios. We first introduce FoMo-in-Flux, a continual multimodal pretraining benchmark with realistic compute constraints and practical deployment requirements, constructed over 63 datasets with diverse visual and semantic coverage. Using FoMo-in-Flux, we explore the complex landscape of practical continual pretraining through multiple perspectives: (1) A data-centric investigation of data mixtures and stream orderings that emulate real-world deployment situations, (2) a method-centric investigation ranging from simple fine-tuning and traditional continual learning strategies to parameter-efficient updates and model merging, (3) meta learning rate schedules and mechanistic design choices, and (4) the influence of model and compute scaling. Together, our insights provide a practitioner's guide to continual multimodal pretraining for real-world deployment. Our benchmark and code is here: https://github.com/ExplainableML/fomo_in_flux.