Debiasing Vison-Language Models with Text-Only Training
作者: Yunfan Yang, Chaoquan Jiang, Zhiyu Lin, Jinlin Xiao, Jiaming Zhang, Jitao Sang
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-10-12
💡 一句话要点
提出TOD：一种基于纯文本训练的视觉-语言模型去偏方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉-语言模型 去偏 纯文本训练 多目标预测 大型语言模型
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型受预训练数据偏差影响，在少数群体上表现不佳，且图像标注成本高昂。
- TOD框架利用文本作为图像的训练方式，避免了对图像数据的依赖，并使用LLM生成平衡文本数据。
- 引入多目标预测任务，防止模型过度拟合文本标签，提升模型对复杂上下文的理解能力。
📝 摘要（中文）
预训练的视觉-语言模型（VLMs），如CLIP，通过在统一嵌入空间中对齐文本和图像，在各种下游任务中表现出卓越的性能。然而，由于预训练数据集的不平衡分布，CLIP在实际应用中存在偏差问题。现有的去偏方法难以获得少数群体足够的图像样本，并且群体标签的标注成本高昂。为了解决这些限制，我们提出了一种名为TOD的纯文本去偏框架，利用文本作为图像的训练范式来减轻视觉偏差。具体来说，该方法将文本编码器重新用作图像编码器，从而消除了对图像数据的需求。同时，它利用大型语言模型（LLM）生成平衡的文本数据集，然后用于提示调优。然而，我们观察到模型过度拟合文本模态，因为标签名称作为监督信号显式地出现在文本中。为了解决这个问题，我们进一步引入了多目标预测（MTP）任务，以激励模型关注复杂的上下文并区分目标信息和偏差信息。在Waterbirds和CelebA数据集上的大量实验表明，我们的方法显著提高了群体鲁棒性，在无图像方法中实现了最先进的结果，甚至与图像监督方法相比也具有竞争力的性能。此外，所提出的方法可以适应具有多个或未知偏差属性的具有挑战性的场景，展示了其强大的泛化性和鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有的视觉-语言模型（VLMs）如CLIP，在预训练数据集存在偏差的情况下，会导致模型在下游任务中对少数群体表现不佳，产生偏差。同时，为了解决这个问题，现有的去偏方法往往需要大量的图像数据以及对应群体的标签信息，标注成本高昂。
核心思路：本文的核心思路是利用文本作为图像进行训练，从而避免对图像数据的依赖。通过将文本编码器重新用作图像编码器，并结合大型语言模型（LLM）生成平衡的文本数据集，实现对视觉-语言模型的去偏。这样可以在不依赖图像数据的情况下，有效地减轻模型中的偏差。
技术框架：TOD框架主要包含以下几个模块：1) 文本编码器作为图像编码器：将预训练的文本编码器直接用于编码文本，并将其输出作为图像的表示。2) LLM生成平衡文本数据集：利用大型语言模型生成一个平衡的文本数据集，该数据集覆盖了不同群体，从而避免了数据偏差。3) 提示调优：使用生成的平衡文本数据集对模型进行提示调优，以提高模型的性能。4) 多目标预测（MTP）任务：引入多目标预测任务，以激励模型关注复杂的上下文并区分目标信息和偏差信息。
关键创新：该论文最重要的创新点在于提出了一个纯文本的去偏框架，即TOD。与现有的去偏方法不同，TOD不需要任何图像数据，而是完全依赖于文本数据进行训练。此外，TOD还引入了多目标预测任务，以防止模型过度拟合文本标签，从而提高了模型的泛化能力。
关键设计：在多目标预测（MTP）任务中，模型需要同时预测多个目标，例如，在CelebA数据集中，模型需要同时预测性别和头发颜色。损失函数的设计旨在鼓励模型关注复杂的上下文，并区分目标信息和偏差信息。具体的损失函数形式未知，但其目标是最小化预测误差，并最大化模型对目标信息的关注。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Waterbirds和CelebA数据集上的实验结果表明，TOD方法显著提高了模型的群体鲁棒性，在无图像方法中取得了最先进的结果，甚至与图像监督方法相比也具有竞争力的性能。具体性能数据未知，但强调了其在无图像条件下的优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种视觉-语言模型，以减轻模型在实际应用中的偏差，提高模型在少数群体上的表现。例如，在人脸识别、图像搜索、内容审核等领域，可以利用该方法来提高模型的公平性和鲁棒性。此外，该方法还可以推广到其他多模态学习任务中，以解决数据偏差问题。
📄 摘要（原文）
Pre-trained vision-language models (VLMs), such as CLIP, have exhibited remarkable performance across various downstream tasks by aligning text and images in a unified embedding space. However, due to the imbalanced distribution of pre-trained datasets, CLIP suffers from the bias problem in real-world applications. Existing debiasing methods struggle to obtain sufficient image samples for minority groups and incur high costs for group labeling. To address the limitations, we propose a Text-Only Debiasing framework called TOD, leveraging a text-as-image training paradigm to mitigate visual biases. Specifically, this approach repurposes the text encoder to function as an image encoder, thereby eliminating the need for image data. Simultaneously, it utilizes a large language model (LLM) to generate a balanced text dataset, which is then used for prompt tuning. However, we observed that the model overfits to the text modality because label names, serving as supervision signals, appear explicitly in the texts. To address this issue, we further introduce a Multi-Target Prediction (MTP) task that motivates the model to focus on complex contexts and distinguish between target and biased information. Extensive experiments on the Waterbirds and CelebA datasets show that our method significantly improves group robustness, achieving state-of-the-art results among image-free methods and even competitive performance compared to image-supervised methods. Furthermore, the proposed method can be adapted to challenging scenarios with multiple or unknown bias attributes, demonstrating its strong generalization and robustness.