如何利用大模型在自己的领域做出花？

引言

以ChatGPT为代表的一众大模型，在和人的直接交互上具有着优异的表现。这不禁让广大研究者遐想，如果我每天跑的小模型能像人一样和大模型交互，能帮我把实验效果显著提升吗？本文要介绍的《Prompting Large Language Models with Answer Heuristics for Knowledge-based Visual Question Answering》的作者们是这么想的，也这么做了。让我们一起看看他们是怎么做的，说不定能得到一些启发～

01.

背景

首先介绍一下本文要解决的核心任务——Visual Question Answering (VQA). VQA可以看做是一个“看图说话”的任务：给出一个图片和与该图片相关的问题，模型的目标是给出该问题的答案。

OK-VQA数据集示例

与传统机器学习任务不同的是，要得到VQA任务理想的答案，仅仅从训练集的数据中提取知识是不够的，还需要一些关于图片的外部知识，因此在早期的VQA benchmark会提供一个和问题相关的知识库（knowledge base, KB）来帮助模型进行训练。但是这样一来构造数据集未免太麻烦，模型的实用性也将大打折扣。近来，一些新的benchmark专注于开放领域的知识，即不再提供一个相关KB，而是利用Wiki、Google Images等开放知识库获取外部知识。

然而，当我们从外部KB获取知识来解决VQA问题时，经常会得不到完美适配于该问题的知识，而且很可能额外引入一些无关的知识，从而进一步影响模型的表现。针对于这个问题，研究者们另辟蹊径，用大语言模型获取外部知识。第一个采用这种思路的方法PICa，首先将图片转换为一段文字描述，再根据相似度选择与本问题相关的几个其他问题及对应答案作为in-context示例，之后用<问题，描述，几个in-context示例>构造文本prompt输入，传入GPT-3来直接获取最终的答案。不过，这样直接的方法仍然存在两个问题：1）生成的文字描述并不一定和问题的内容适配，导致GPT-3产生偏差较大的回答；2）GPT-3的表现依赖于in-context示例，然而仅靠相似度指标选定的示例并不足以让GPT-3生成理想答案。

为了充分运用大模型所蕴含的知识，本文提出了Prophet框架，通过启发大模型来解决VQA问题。这里的“启发”指的是，通过一个上游的小模型（通常是传统VQA模型），生成：1）答案的候选集；2）若干与答案相关的示例。这两部分分别针对上述传统大模型方法的两个缺陷，并且可以同时从一个单一的传统VQA模型中来获取。

02.

如何构造适配VQA任务的prompt

在具体介绍Prophet之前，我们首先详细拆解在VQA任务场景下，如何利用大模型（以GPT-3为例）的in-context learning范式来获取我们想要的答案。

对于GPT-3这样的预训练语言大模型来说，我们会根据一个<任务描述，in-context示例，任务输入>三元组来构造一个prompt作为输入，得到对应的输出答案。其中，in-context示例由若干个<示例问题，示例答案>二元组组成。

在VQA场景中，核心要解决的问题是如何构造一个合适的prompt。对应于传统的prompt三元组<任务描述，in-context示例，任务输入>，VQA的任务描述用于告诉GPT-3本次查询具体的任务，即用自然语言来描述VQA任务；in-context示例由若干<图片文字描述，问题，答案>三元组组成；任务输入是<图片文字描述，问题，[空]>三元组，其中留空的部分即为我们期望GPT-3输出的答案。

经典VQA+大模型方法PICa中的prompt格式

03.

Prophet

现在我们来看一下Prophet的具体实现，主要分为两部分——生成”答案启发“以及查询大模型。

Prophet工作流程示意图

首先是生成”答案启发“。一个VQA数据集由若干<图像，问题，答案>构成，另外有一个答案集，存储的是训练集所有问题的答案。一个传统的VQA模型的核心任务是根据图片及问题在答案集上进行一个分类任务。该模型可以分为两个部分——主干部分和分类部分。主干部分将多模态数据编码并获得图像+问题的融合特征；分类部分负责将融合特征进行分类，生成一个预测向量，其中向量的元素对应着答案集中每一个答案的置信度。

Prophet通过一个传统的VQA模型生成某训练样本的预测向量，并根据这个预测向量置信度的top-K结果构造一个样本的答案候选集，其中元素构成为<答案，答案的置信度>。之后，再根据训练集中融合特征与该样本余弦相似度高的N个其他样本作为in-context示例，每个示例的构成为<图片，问题，答案>。有了答案候选集和若干in-context示例，我们的“答案启发”就构造完毕，可以开始查询大模型啦。

Prophet查询GPT-3构造的prompt格式

Prophet仿照VQA任务中prompt（<任务描述，in-context示例，任务输入>）的构造方式来查询GPT-3。与之不同的是，我们在in-context示例和任务输入中还要加上答案候选集，增加后in-context示例由若干<图片文字描述，问题，答案候选集，答案>四元组组成；任务输入是<图片文字描述，问题，答案候选集，[空]>四元组；除此之外，我们还需要对任务描述进行对应的修改，让GPT-3优先在答案候选集中选出答案。

04.

实验结果&总结

本文选取了VQA任务中比较难的两个数据集OK-VQA以及A-OKVQA进行实验。其中采用的上游VQA模型是改进+在传统VQA数据集上预训练的MCAN模型，作为baseline，原始的MCAN模型、改进但未预训练的MCAN模型以及本文用到的MCAN模型在OK-VQA测试集上的准确率如下：

之后，文章给出了Prophet与若干对比的方法在OK-VQA上的实验结果。其中对比算法分为三组，这三组方法分别是用外部KB作为知识来源、用大规模多模态预训练获取知识以及用大模型作为知识来源。

可以看到，在OK-VQA这个难度较高的数据集上，Prophet的表现远远超出了对比方法，进一步体现了启发大模型的有效性。

看完Prophet的实现及其实验结果之后，不知各位是否惊叹于它以如此直观、简洁的方式启发大模型，却能有着如此优异的表现。大模型中蕴含的巨量知识，若能加以合适的方法帮助我们的小模型，势必能取得 1+1 > 2 的效果。

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