微软多模态新作横扫12类任务，实现“在所有事情上打败所有人”

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标题：微软BEiT-3：多模态领域的综合崛起

导语：

最近，微软一篇名为BEiT-3的多模态论文在学界引起轩然大波。这篇论文通过将图像视作一种外语，提出了一种新的多模态预训练方法，取得了惊人的成果。仅使用19亿参数和公共数据集，在12个任务上横扫SOTA，成为业内瞩目的焦点。在这篇文章中，我们将深入探讨BEiT-3的核心思想、方法以及其在多模态学习领域的重要地位。

从视觉自监督到多模态统一：BEiT的发展历程

BEiT系列的发展可追溯到其早期的视觉自监督学习方法。其核心思想借鉴了何恺明的MAE，提出了一种对图像进行掩码-预测的预训练任务，用于视觉任务中的自监督学习。然而，初代BEiT在性能上稍逊于MAE，因此团队持续探索，逐渐发展出了更为出色的版本。

多模态统一预训练的关键思想

BEiT-3的突破在于将图像与文本数据视为平行语料，通过共享注意力和统一预训练任务处理多模态和纯视觉任务。

这一“大一统”的概念在网络架构、预训练方法和规模效应三个层面得以体现。团队采用Multiway Transformer架构作为骨干网络，通过共享多头自注意力层。实现不同任务的参数共享，然后在任务专用的FFN层中进行个性化处理。新的预训练方法Masked Data Modeling将所有数据都当作文本数据处理，并利用掩码-预测进行预训练，这在一定程度上减小了显存消耗。

规模效应方面，统一预训练任务使得模型参数增大，从而增强了泛化能力，同时各模态数据集也因此产生规模效应，使模型性能得到提升。

BEiT-3的综合表现

BEiT-3在纯视觉任务和多模态任务中都实现了SOTA的突破，包括图像分类、目标检测、语义分割、视觉推理、视觉问答、图像描述等任务。这种全面超越的表现，得益于BEiT-3独特的方法和多模态统一的思想。此外，虽然BEiT-3的论文篇幅仅有9页，但其取得的成就却不仅仅是自身的突破，也为视觉大规模预训练领域开辟了新的可能性。

展望与总结

微软BEiT-3的成功在于将图像视为一种外语，以及其独特的多模态统一预训练方法。通过网络架构的优化、新的预训练方式以及规模效应的发挥，BEiT-3在众多任务中实现了全面超越。这篇论文不仅仅是一个研究成果，更是多模态学习领域的里程碑。它展示了微软在AI科研领域的实力，并为视觉大规模预训练领域带来了新的希望与可能性。未来，我们可以期待更多创新性的研究，进一步推动多模态学习领域的发展。

BEiT与MAE：探讨视觉自监督的不同路线

BEiT系列的发展与何恺明的MAE形成了一种有趣的对比。两者都采用了“先掩码再预测”的预训练任务，然而区别在于BEiT在图像中引入了离散化的token表示，并通过预测token来进行自监督学习。而MAE则直接预测原始像素，显得更为直接和简单。虽然初代BEiT在性能上稍逊于MAE，并在计算速度上有些不足，但BEiT团队并未止步于此，而是继续深入探索。

从VL-BEiT到BEiTv2：多模态的探索之旅

BEiT系列的发展不仅仅是在视觉领域取得进步，还包括了多模态方向。VL-BEiT作为BEiT的前身，已经奠定了共享Attention层和不同任务的专用FFN层的架构基础。然而，它在预训练任务上仍然相对复杂，需要分别处理文本和图像数据。随后，BEiTv2引入了矢量量化和知识蒸馏来训练tokenizer，提升了token中携带的语义信息，从而在纯视觉任务上重回SOTA。

这一发展过程为BEiT-3的出现铺平了道路。

BEiT-3：多模态领域的综合崛起

BEiT-3在多模态学习领域的成功标志着其系列发展的集大成。通过“大一统”的思想，BEiT-3能够在多模态任务和纯视觉任务中取得卓越表现，展示了其卓越的性能。这篇论文不仅代表了团队的努力，还将多模态学习领域推向了新的高度。

未来展望

BEiT-3的成功对于整个AI研究领域都具有重要意义。

微软团队的创新方法以及在多模态领域的综合崛起，将激励更多研究人员继续探索新的可能性。未来，我们有理由相信，多模态学习将在各种领域发挥更大作用，推动人工智能领域的进一步发展。

结语

微软BEiT-3的突破是多模态学习领域的一个重要里程碑，其创新思想和方法为该领域带来了新的启示。通过将图像视作一种外语，并采用“大一统”的预训练方式，BEiT-3在众多任务上取得了全面超越。