IPO: Interpretable Prompt Optimization for Vision-Language Models

📄 arXiv: 2410.15397v1 📥 PDF

作者: Yingjun Du, Wenfang Sun, Cees G. M. Snoek

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-10-20

备注: Accepted by NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出IPO：一种可解释的提示优化方法，用于提升视觉-语言模型的性能和可理解性。

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

关键词: 视觉-语言模型 提示优化 大型语言模型 可解释性 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有提示优化方法易过度拟合训练集，且生成难以理解的提示，限制了模型泛化能力和可解释性。
  2. IPO利用大型语言模型动态生成提示，并结合性能指标和视觉信息，提升提示的有效性和可理解性。
  3. 实验表明，IPO在多个数据集上提高了准确性，并显著增强了生成提示的可解释性，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

预训练的视觉-语言模型（如CLIP）已显著适应各种下游任务。然而，它们的性能在很大程度上取决于输入文本提示的特异性，这需要熟练的提示模板工程。目前的提示优化方法通常通过梯度下降来学习提示，将提示视为可调整的参数。但是，这些方法容易过度拟合训练期间的基础类别，并产生人类无法理解的提示。本文介绍了一种简单但可解释的提示优化器（IPO），它利用大型语言模型（LLM）动态生成文本提示。我们引入了一个提示优化提示，不仅指导LLM创建有效的提示，还存储过去的提示及其性能指标，提供丰富的上下文信息。此外，我们结合大型多模态模型（LMM），通过生成图像描述来调节视觉内容，从而增强文本和视觉模态之间的交互。这允许创建数据集特定的提示，从而提高泛化性能，同时保持人类的可理解性。在11个数据集上的广泛测试表明，IPO不仅提高了现有基于梯度下降的提示学习方法的准确性，而且大大提高了生成提示的可解释性。通过利用LLM的优势，我们的方法确保提示保持人类可理解，从而促进视觉-语言模型更好的透明度和监督。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于梯度下降的提示优化方法存在两个主要问题：一是容易过度拟合训练数据，导致泛化能力下降；二是生成的提示通常是难以理解的，缺乏可解释性，使得模型的行为难以预测和控制。这些问题限制了视觉-语言模型在实际应用中的可靠性和可信度。

核心思路：IPO的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力和语义理解能力，动态地生成文本提示。通过设计特定的Prompt Optimization Prompt，引导LLM生成更有效、更具可解释性的提示。同时，利用历史提示的性能指标和视觉信息，为LLM提供更丰富的上下文信息，从而生成更具针对性的提示。

技术框架：IPO主要包含三个核心模块：1) Prompt Optimization Prompt：用于指导LLM生成提示，并存储历史提示及其性能指标。2) 大型语言模型（LLM）：负责根据Prompt Optimization Prompt和上下文信息生成新的提示。3) 大型多模态模型（LMM）：用于生成图像描述，从而将视觉信息融入到提示生成过程中。整体流程是：首先，LMM生成图像描述；然后，Prompt Optimization Prompt结合图像描述和历史提示信息，引导LLM生成新的提示；最后，评估新提示的性能，并将其添加到Prompt Optimization Prompt中，形成闭环优化。

关键创新：IPO的关键创新在于利用LLM动态生成提示，并结合Prompt Optimization Prompt和LMM，实现了提示的自适应优化和视觉信息的有效融合。与传统的基于梯度下降的提示优化方法相比，IPO生成的提示更具可解释性，且泛化能力更强。此外，IPO通过Prompt Optimization Prompt存储历史提示信息，为LLM提供了更丰富的上下文信息，从而提高了提示生成的质量。

关键设计：Prompt Optimization Prompt的设计是关键。它不仅包含指导LLM生成提示的指令，还包含历史提示及其性能指标，以及LMM生成的图像描述。LLM可以根据这些信息生成新的提示。损失函数未知，论文中未提及具体的损失函数设计。LMM的具体架构也未知，但其作用是生成图像描述，为LLM提供视觉信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在11个数据集上的实验结果表明，IPO不仅提高了现有基于梯度下降的提示学习方法的准确性，而且显著增强了生成提示的可解释性。具体性能提升数据未知，论文中未提供详细的数值对比。

🎯 应用场景

IPO可应用于各种需要视觉-语言模型进行分类、检索、描述等任务的场景，例如图像识别、视频理解、智能客服、自动驾驶等。该方法提高了模型的准确性和可解释性，有助于提升用户信任度，并促进视觉-语言模型在实际应用中的广泛部署。

📄 摘要（原文）

Pre-trained vision-language models like CLIP have remarkably adapted to various downstream tasks. Nonetheless, their performance heavily depends on the specificity of the input text prompts, which requires skillful prompt template engineering. Instead, current approaches to prompt optimization learn the prompts through gradient descent, where the prompts are treated as adjustable parameters. However, these methods tend to lead to overfitting of the base classes seen during training and produce prompts that are no longer understandable by humans. This paper introduces a simple but interpretable prompt optimizer (IPO), that utilizes large language models (LLMs) to generate textual prompts dynamically. We introduce a Prompt Optimization Prompt that not only guides LLMs in creating effective prompts but also stores past prompts with their performance metrics, providing rich in-context information. Additionally, we incorporate a large multimodal model (LMM) to condition on visual content by generating image descriptions, which enhance the interaction between textual and visual modalities. This allows for thae creation of dataset-specific prompts that improve generalization performance, while maintaining human comprehension. Extensive testing across 11 datasets reveals that IPO not only improves the accuracy of existing gradient-descent-based prompt learning methods but also considerably enhances the interpretability of the generated prompts. By leveraging the strengths of LLMs, our approach ensures that the prompts remain human-understandable, thereby facilitating better transparency and oversight for vision-language models.