Differentiable Prompt Learning for Vision Language Models

📄 arXiv: 2501.00457v1 📥 PDF

作者: Zhenhan Huang, Tejaswini Pedapati, Pin-Yu Chen, Jianxi Gao

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-12-31

💡 一句话要点

提出可微Prompt学习(DPL)方法，自动优化视觉语言模型中的Prompt配置。

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

关键词: Prompt学习 视觉语言模型 可微优化 自动Prompt设计 CLIP 上下文学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有手动设计的深层Prompt策略可能并非最优，缺乏自动优化Prompt配置的方法。
  2. 提出可微Prompt学习（DPL）方法，通过优化问题自动确定每层Prompt的最佳上下文长度。
  3. 实验表明，DPL方法能有效提升下游任务性能，在11个数据集上平均测试精度提升2.60%。

📝 摘要（中文）

Prompt学习是一种有效利用大规模预训练模型潜力的方法。连续Prompt通过将上下文tokens转化为可微向量来参数化Prompt。深层连续Prompt不仅在输入中插入Prompt，还在中间隐藏层表示中插入Prompt。手动设计的深层连续Prompt相比于零样本预训练模型在下游任务上表现出显著的改进。如何自动化连续Prompt设计是一个尚未充分探索的领域，一个根本问题是，手动设计的深层Prompt策略是否是最优的？为了回答这个问题，我们提出了一种名为可微Prompt学习（DPL）的方法。DPL方法被形式化为一个优化问题，以自动确定添加到每一层的Prompt的最佳上下文长度，目标是最大化性能。我们在预训练的CLIP上测试了DPL方法。经验表明，通过仅使用有限的数据，我们的DPL方法可以高置信度地找到深层连续Prompt配置。在下游任务上的性能展示了自动设计的优越性：与基线方法相比，我们的方法在11个数据集上的平均测试精度提高了2.60%。此外，我们的方法仅关注Prompt配置（即每层的上下文长度），这意味着我们的方法与具有复杂设计以提高性能的基线方法兼容。DPL方法可以零成本地部署到大型语言模型或计算机视觉模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何自动设计视觉语言模型中的Prompt，特别是深层连续Prompt的配置问题。现有方法主要依赖手动设计，缺乏自动化和优化手段，难以保证Prompt配置的最优性。手动设计耗时耗力，且难以适应不同的下游任务。

核心思路：论文的核心思路是将Prompt配置问题形式化为一个优化问题，通过可微的方式自动搜索每层Prompt的最佳上下文长度。通过优化Prompt配置，最大化模型在下游任务上的性能。

技术框架：DPL方法主要包含以下几个阶段：1) 初始化Prompt配置；2) 在训练数据上微调Prompt，同时优化Prompt配置（即每层的上下文长度）；3) 在验证集上评估性能，并根据性能调整Prompt配置；4) 重复步骤2和3，直到收敛或达到最大迭代次数；5) 使用优化后的Prompt配置在测试集上评估最终性能。

关键创新：DPL方法的关键创新在于将Prompt配置问题转化为一个可微优化问题，从而可以使用梯度下降等优化算法自动搜索最优的Prompt配置。与手动设计相比，DPL方法能够更高效、更准确地找到适合特定任务的Prompt配置。

关键设计：DPL方法的关键设计包括：1) 使用可微的上下文长度参数，允许梯度反向传播到Prompt配置；2) 设计合适的损失函数，以指导Prompt配置的优化；3) 使用有限的数据进行Prompt配置的优化，以降低计算成本；4) 将DPL方法与现有的Prompt学习方法相结合，以进一步提升性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DPL方法在11个数据集上取得了显著的性能提升，平均测试精度提高了2.60%。该方法仅使用有限的数据即可找到高质量的Prompt配置。此外，DPL方法与现有的Prompt学习方法兼容，可以进一步提升性能。实验证明了DPL方法在自动Prompt设计方面的优越性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种视觉语言任务，例如图像分类、图像检索、视觉问答等。通过自动优化Prompt配置，可以显著提升模型在下游任务上的性能，降低人工成本，并加速模型的部署和应用。该方法还可扩展到其他类型的预训练模型，例如大型语言模型。

📄 摘要（原文）

Prompt learning is an effective way to exploit the potential of large-scale pre-trained foundational models. Continuous prompts parameterize context tokens in prompts by turning them into differentiable vectors. Deep continuous prompts insert prompts not only in the input but also in the intermediate hidden representations. Manually designed deep continuous prompts exhibit a remarkable improvement compared to the zero-shot pre-trained model on downstream tasks. How to automate the continuous prompt design is an underexplored area, and a fundamental question arises, is manually designed deep prompt strategy optimal? To answer this question, we propose a method dubbed differentiable prompt learning (DPL). The DPL method is formulated as an optimization problem to automatically determine the optimal context length of the prompt to be added to each layer, where the objective is to maximize the performance. We test the DPL method on the pre-trained CLIP. We empirically find that by using only limited data, our DPL method can find deep continuous prompt configuration with high confidence. The performance on the downstream tasks exhibits the superiority of the automatic design: our method boosts the average test accuracy by 2.60% on 11 datasets compared to baseline methods. Besides, our method focuses only on the prompt configuration (i.e. context length for each layer), which means that our method is compatible with the baseline methods that have sophisticated designs to boost the performance. The DPL method can be deployed to large language models or computer vision models at no cost.