Scaling Pre-training to One Hundred Billion Data for Vision Language Models
作者: Xiao Wang, Ibrahim Alabdulmohsin, Daniel Salz, Zhe Li, Keran Rong, Xiaohua Zhai
分类: cs.CV
发布日期: 2025-02-11
💡 一句话要点
大规模视觉语言预训练：探索千亿级数据对模型性能与文化多样性的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 大规模预训练 文化多样性 多语言 数据质量 长尾概念
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在传统数据集上性能饱和，难以进一步提升，且文化多样性覆盖不足。
- 本文探索了在千亿级网络数据上预训练视觉语言模型，以提升模型性能和文化多样性。
- 实验表明，大规模数据能提升文化多样性任务性能，并增强模型在低资源语言上的表现。
📝 摘要（中文）
本文对视觉语言模型在空前规模（1000亿样本）上进行预训练的潜力进行了实证研究。研究发现，在许多以西方为中心的常见分类和检索基准（如COCO Captions）上，模型性能趋于饱和。然而，由于其对长尾概念的覆盖，文化多样性任务从1000亿规模的网络数据中获得了更显著的收益。此外，我们分析了模型的多语言能力，并展示了在低资源语言方面的提升。我们还观察到，通过使用CLIP等质量过滤器来减小预训练数据集的大小（通常用于提高性能）可能会无意中降低大规模数据集中所代表的文化多样性。我们的结果表明，虽然传统基准可能无法从将嘈杂的原始网络数据扩展到1000亿个样本中获得显著收益，但这种数据规模对于构建真正具有包容性的多模态系统至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉语言模型在诸如COCO Captions等常见基准测试中性能提升遇到瓶颈，难以充分利用大规模数据。此外，现有模型对文化多样性的覆盖不足，尤其是在长尾概念和低资源语言方面，限制了其在更广泛场景下的应用。
核心思路：本文的核心思路是通过利用前所未有的大规模（1000亿样本）网络数据进行预训练，从而提升视觉语言模型的性能，尤其是在文化多样性任务和低资源语言方面。作者认为，大规模数据能够覆盖更多的长尾概念，从而提高模型对不同文化的理解能力。
技术框架：论文采用标准的视觉语言预训练框架，具体架构未知。主要流程包括：1) 从网络上收集大规模的视觉语言数据；2) 使用收集到的数据对视觉语言模型进行预训练；3) 在各种下游任务上评估预训练模型的性能，包括传统的分类和检索任务，以及文化多样性任务和低资源语言任务。
关键创新：本文的关键创新在于对预训练数据规模的探索，证明了在千亿级别的数据上进行预训练能够显著提升模型在文化多样性任务上的性能。此外，论文还指出了使用质量过滤器（如CLIP）可能会降低数据集的文化多样性，这是一个重要的发现。
关键设计：论文中关于模型结构、损失函数和训练细节等关键设计信息未知。但论文强调了数据规模的重要性，并分析了数据质量过滤对文化多样性的影响。未来的研究可以关注如何更有效地利用大规模数据，例如通过设计更有效的采样策略或数据增强方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在千亿级数据上预训练的视觉语言模型在文化多样性任务上取得了显著提升，证明了大规模数据对于构建真正具有包容性的多模态系统至关重要。此外，研究还发现使用CLIP等质量过滤器可能会降低数据集的文化多样性，这为未来的数据选择和处理提供了重要的启示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于构建更具包容性和文化敏感性的多模态人工智能系统，例如：智能翻译、跨文化交流、个性化推荐、以及面向全球用户的图像搜索和内容理解等。通过提升模型对不同文化的理解能力，可以减少算法偏见，促进文化交流和理解。
📄 摘要（原文）
We provide an empirical investigation of the potential of pre-training vision-language models on an unprecedented scale: 100 billion examples. We find that model performance tends to saturate at this scale on many common Western-centric classification and retrieval benchmarks, such as COCO Captions. Nevertheless, tasks of cultural diversity achieve more substantial gains from the 100-billion scale web data, thanks to its coverage of long-tail concepts. Furthermore, we analyze the model's multilinguality and show gains in low-resource languages as well. In addition, we observe that reducing the size of the pretraining dataset via quality filters like using CLIP, typically used to enhance performance, may inadvertently reduce the cultural diversity represented even in large-scale datasets. Our results highlight that while traditional benchmarks may not benefit significantly from scaling noisy, raw web data to 100 billion examples, this data scale is vital for building truly inclusive multimodal systems.