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CV가 대형모델 시대를 연다! Google, 역사상 최대 규모의 ViT 출시: 220억 개의 매개변수, 시각적 인식은 인간의 그것에 가깝습니다.

王林
풀어 주다: 2023-04-07 15:12:46
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Transformer는 의심할 여지없이 자연어 처리 분야의 번영에 가장 큰 기여를 하고 있으며, GPT-4와 같은 대규모 언어 모델의 인프라이기도 합니다.

그러나 언어 모델의 매개변수가 수백억 개에 달하는 것에 비해 컴퓨터 비전 분야는 Transformer의 이점을 그다지 활용하지 못합니다. 현재 가장 큰 시각적 Transformer 모델인 ViT-e는 매개변수가 40억개에 불과합니다.

최근 Google은 대규모 ViT(Vision Transformers) 모델을 효율적이고 안정적으로 훈련할 수 있는 방법을 연구자들이 제안한 논문을 발표하여 ViT 매개변수 수를 220억 개로 성공적으로 늘렸습니다.


CV가 대형모델 시대를 연다! Google, 역사상 최대 규모의 ViT 출시: 220억 개의 매개변수, 시각적 인식은 인간의 그것에 가깝습니다.

문서 링크: https://arxiv.org/abs/2302.05442

모델 확장을 달성하기 위해 ViT-22B는 다른 언어 모델의 기능을 결합합니다(예: PaLM 모델) QK 정규화를 사용하여 훈련 안정성을 높이고, 새로운 비동기 병렬 선형 연산 방법을 제안하여 훈련 효율성을 높이고, 더 높은 하드웨어 효율성으로 Cloud TPU에서 훈련할 수 있다는 아이디어입니다.

다운스트림 작업의 성능을 평가하기 위해 ViT-22B 모델에 대한 실험을 수행했을 때 ViT-22B도 대규모 언어 모델과 유사한 기능을 보여주었습니다. 즉, 모델 규모가 커질수록 성능이 계속 향상됩니다.

ViT-22B는 PaLM-e에서도 사용할 수 있습니다. 언어 모델과 결합된 대형 모델은 로봇 작업의 기술 수준을 크게 향상시킬 수 있습니다.

연구원들은 공정성과 성능 사이의 더 나은 균형, 모양/질감 편향 측면에서 인간의 시각적 인식과의 일관성, 더 나은 견고성을 포함하여 규모가 가져오는 다른 이점을 추가로 관찰했습니다.

모델 아키텍처

ViT-22B는 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 모델입니다. 원래 ViT 아키텍처와 비교하여 연구원들은 훈련 효율성과 훈련 안정성을 향상시키기 위해 주로 세 가지 수정을 거쳤습니다.

병렬 레이어

ViT-22B는 어텐션 블록과 MLP 블록을 병렬로 실행하는 반면 원래 Transformer에서는 순차적으로 실행됩니다.

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PaLM 모델 학습에도 이 방법이 사용되는데, 이 방법을 사용하면 성능 저하 없이 대형 모델의 학습 속도를 15% 높일 수 있습니다.

쿼리/키(QK) 정규화

ViT를 확장하는 과정에서 연구원들은 80억 개의 매개변수가 있는 모델에서 주로 수천 단계의 훈련 후에 훈련 손실이 갈라지기 시작하는 것을 관찰했습니다. 어텐션 로짓의 지나치게 큰 값으로 인한 불안정성으로 인해 엔트로피가 0인 어텐션 가중치(거의 원-핫)가 발생합니다.

이 문제를 해결하기 위해 연구원들은 포인트 제품 주목도 계산 이전에 Query 및 Key에 LayerNorm을 사용했습니다.

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80억 매개변수 모델에 대한 실험 결과는 아래 그림과 같습니다. 발산 문제.


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QKV 투영 및 LayerNorms에서 바이어스 항 제거

PaLM 모델과 마찬가지로 ViT-22B는 QKV 투영 및 모든 LayerNorms에서 바이어스 항을 제거합니다. 바이어스 및 센터링이 없으면 하드웨어 활용도가 높아집니다. 품질 저하 없이 3% 정도 향상됩니다.

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그러나 ViT-22B는 PaLM과 달리 (내부 및 외부) MLP 조밀하게 연결된 레이어에 대해 바이어스 항을 사용하여 품질이 향상되고 속도가 저하되지 않는 것을 관찰할 수 있습니다.

ViT-22B의 인코더 모듈에서 추출 패치, 선형 투영 및 추가 위치 임베딩을 포함한 임베딩 레이어는 원래 ViT에서 사용된 것과 동일하며 멀티 헤드 어텐션 풀링을 사용하여 토큰별 표현을 집계합니다. 각 머리에 .

ViT-22B의 패치 크기는 14×14이고 이미지의 해상도는 224×224입니다(인셉션 크롭 및 무작위 수평 뒤집기에 의해 전처리됨).

비동기 병렬 선형 연산

대규모 모델에도 샤딩이 필요합니다. 즉, 모델 매개변수가 여러 컴퓨팅 장치에 분산됩니다. 또한 연구원은 활성화(입력의 ​​중간 표현)도 수행합니다. 슬라이스.

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입력과 행렬 자체가 다양한 장치에 분산되어 있기 때문에 행렬 곱셈과 같은 간단한 연산에도 특별한 주의가 필요합니다.

연구원들은 행렬 곱셈 장치(TPU에서 통신할 컴퓨팅 성능의 대부분을 차지하는 단위)에서 계산하는 동안 장치 간 활성화 및 가중치를 동시에 제어할 수 있는 비동기 병렬 선형 연산이라는 방법을 개발했습니다. .

비동기 방식은 수신 통신을 기다리는 시간을 최소화하여 장치 효율성을 높입니다.

비동기 병렬 선형 연산의 목표는 행렬 곱셈 y = Ax를 계산하는 것입니다. 그러나 행렬 A와 활성화 x는 모두 서로 다른 장치에 배포되므로 이를 달성하려면 장치 간 통신과 계산이 중복되어야 합니다. 행렬 A는 여러 장치에 걸쳐 열로 분할됩니다. 각 행렬에는 연속된 조각이 포함되어 있으며 각 블록은 Aij로 표시됩니다.

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실험 결과

ViT-22B에서 학습한 표현이 매우 풍부하다는 것을 설명하기 위해 연구원들은 LiT-tuning을 사용하여 텍스트 모델을 훈련하여 텍스트와 이미지 정렬을 위한 일부 표현을 생성했습니다.

다음은 Parti와 Imagen에서 생성한 배포 외 이미지를 사용하여 얻은 실험 결과입니다. ViT-22B의 제로샷 이미지 분류 일반화 능력이 매우 강력하다는 것을 알 수 있습니다. web. 눈에 보이지 않는 사물과 장면을 자연스러운 이미지로 식별할 수 있습니다.

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이 논문에서는 ViT-22B가 비디오 분류, 깊이 추정 및 의미론적 분할 작업에 미치는 영향도 논의합니다.

인간 객체 인식에 맞춰 조정

ViT-22B 분류 결정과 인간 분류 결정의 일관성을 확인하기 위해 연구원들은 OOD(배포 외) 데이터 세트의 다양한 해상도에서 ViT-22B를 미세 조정했습니다. 모델 대 인간 도구 상자를 통해 인간 비교 데이터를 사용할 수 있는 튜닝.

이 도구 상자는 주로 세 가지 주요 지표를 측정합니다. 모델이 왜곡(정확도)을 어떻게 처리합니까? 인간 정확도와 모델 정확도의 차이(정확도 차이)는 무엇입니까? 사람과 모델의 오류 패턴(오류 일관성)은 얼마나 유사합니까?

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형상 편차 평가(값이 클수록 모양 편차가 더 많음을 나타냄). 많은 비전 모델은 낮은 형상/높은 텍스처 편향을 가지며, ImageNet에서 미세 조정된 ViT-22B는 현재까지 ML 모델 중 기록된 가장 높은 형상 편향을 가지며, 이는 인간 형상 편향에 더 가깝습니다.

실험 결과에 따르면 그렇지는 않지만 미세 조정된 솔루션은 모두 좋은 성능을 보였지만 ViT-22B 변형은 세 가지 지표 모두에서 새로운 최고치를 달성했습니다.

또한 ViT-22B 모델은 비주얼 모델 중 형태 편차가 가장 높은 모델이기도 합니다. 이는 분류 결정을 내리기 위해 물체의 질감보다는 물체의 모양을 주로 사용한다는 것을 의미하며, 전략 결과는 인간의 인식과 유사합니다(모양 편향은 96%).

표준 모델(예: ResNet-50은 20~30%의 모양 편향을 가짐)은 종종 질감을 기준으로 분류하는 반면, 모양 편향이 높은 모델은 모양(아래 이미지에서 고양이로 식별됨)에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 모델과 인식에는 여전히 많은 차이가 있지만 ViT-22B는 인간의 시각적 개체 인식과 더 많은 유사점을 보여줍니다.

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고양이인가 코끼리인가? 자동차인가 시계인가? 새인가, 자전거인가? 한 물체의 모양과 다른 물체의 질감이 있는 이미지를 사용하여 모양/질감 편차를 측정할 수 있습니다.

배포 성능

OOD 데이터 세트의 성능을 측정하면 모델의 일반화 가능성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

이 실험에서 연구원들은 JFT에서 ImageNet으로, ImageNet에서 ObjectNet과 같은 배포되지 않은 다양한 데이터 세트로의 레이블 매핑을 구성했습니다.

이러한 데이터에 대한 사전 학습 결과는 아래 그림과 같으며 모델은 ImageNet에서 완전히 미세 조정됩니다.

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Vision Transformer를 확장하면 OOD 성능이 향상될 수 있음을 확인할 수 있습니다. ImageNet의 정확도가 포화 상태에 도달하더라도 ObjectNet에서 ViT-e에서 ViT-22B 모델로 전환하면 OOD 성능이 크게 향상될 수 있음을 알 수 있습니다. 성능.

Linear Probe

Linear Probe는 고정 모델 위에 단일 선형 레이어를 배치하는 기술로, 전체 미세 조정보다 훈련 비용이 저렴하고 설정이 더 쉽습니다.

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ImageNet에서 훈련되고 ImageNet-Real, ImageNet-v2, ObjectNet, ImageNet-R 및 ImageNet-A 데이터 세트에서 평가된 선형 탐지 결과, 고해상도 미세 조정 ViT-e/14 제공 참고용

ViT-22B의 선형 감지 성능은 고해상도 이미지를 사용하여 더 작은 모델을 완전히 미세 조정하는 최첨단 수준에 가깝다는 것을 결과에서 볼 수 있습니다. 일반적으로 훨씬 더 비싸지만 많은 작업에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

증류

증류법을 사용하면 더 큰 모델에 대한 지식을 더 작은 모델에 대한 지식으로 변환할 수 있어 더 비싸고 느리게 실행되는 대형 모델의 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

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실험 결과에서 ViT-22B에 대한 지식을 ViT-B/16 및 ViT-L/16과 같은 더 작은 모델로 이전하고 동시에 ImageNet에서 새로 고칠 수 있음을 알 수 있습니다. 모델 크기 성능 기록.

공정성과 편향

기계 학습 모델은 잘못된 상관 관계를 찾거나 하위 그룹 간의 성능 격차가 발생하는 등 의도하지 않은 불공정한 편향에 취약하며 연구자들은 모델을 확장하면 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 된다는 사실을 발견했습니다.

우선, 규모는 유망한 절충안입니다. 모델을 훈련한 다음 인구학적 동등 수준을 규정되고 허용 가능한 수준 이하로 제어하기 위해 사후 처리하더라도 성능은 시간이 지남에 따라 향상됩니다. 규모의 증가.


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위: 편향 제거 전 CelebA의 각 하위 그룹 정확도. 아래: y축은 이 예에서 강조된 두 특정 하위 그룹(여성과 남성)에 대한 성과의 절대적인 차이를 보여줍니다. 더 작은 ViT 모델에 비해 ViT-22B의 성능 격차는 매우 작습니다.

더 중요한 것은 성능이 정확도 측면에서 측정될 때뿐만 아니라 교정(예: 모델 추정 확률의 진실성에 대한 통계적 측정)과 같은 다른 측정에도 적용된다는 점입니다. 규모가 커질수록 개선되는 경향이 있으며 ViT-22B는 하위 그룹 간의 성능 격차를 줄입니다.

결론

연구원들은 현재 220억 개의 매개변수를 포함하는 가장 큰 시각적 Transformer 모델 중 하나인 ViT-22B를 제안했습니다.

원래 모델 아키텍처에 작지만 중요한 수정을 함으로써 더 높은 하드웨어 활용도와 훈련 안정성이 달성되어 여러 벤치마크에서 상한 성능을 향상시키는 모델이 탄생했습니다.

고정 모델을 사용하여 임베딩을 생성하면 맨 위에 몇 개의 레이어만 훈련하면 매우 좋은 성능을 얻을 수 있으며, 평가 결과에 따르면 ViT-22B는 기존 모델에 비해 상당한 형태 및 텍스처 편향을 보여줍니다. 더 큰 유사성 인간의 시각적 인식에 적합하며 공정성과 견고성 측면에서 이점을 제공합니다.

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원천:51cto.com
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