简介：本文深入探讨BEiT-3多模态模型，通过将其图像视为外语（Imglish）的创新思路，实现了视觉与语言任务中的卓越性能。BEiT-3在模型架构、预训练任务及模型扩展上进行了全面优化，为多模态融合领域树立了新的标杆。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，多模态融合成为了研究热点。多模态模型旨在通过整合不同模态（如文本、图像、音频等）的信息，实现更智能、更全面的理解和交互。在众多多模态模型中，BEiT-3以其独特的视角和卓越的性能脱颖而出，成为该领域的佼佼者。
BEiT-3是一个在视觉和视觉-语言任务上具有state-of-the-art迁移能力的多模态模型。其核心思想是将图像视为一种特别的外语（Imglish），与文本（English）和图像-文本对（parallel sentences）一同处理。这种创新性的视角使得BEiT-3在多种任务中均表现出色，包括目标检测、图像分割、图像分类、图像理解和图像问答等。
BEiT-3的成功主要得益于其在模型架构、预训练任务和模型扩展上的全面优化。以下是对这三个方面的详细解析：
BEiT-3采用Multiway Transformers作为骨干模型，以编码不同的模态。每个Multiway Transformer模块由一个共享的自注意力模块和一组用于不同模态的前馈网络（Experts）组成。这种设计使得BEiT-3能够同时处理文本和图像数据，并通过共享的自注意力模块实现不同模态之间的深度融合。
在Multiway Transformers中，前三层的视觉-语言Experts特别为融合编码器所设计，以更好地捕捉图像和文本之间的关联。这种统一的架构使得BEiT-3能够支持广泛的下游任务，如图像分类、目标检测、实例分割和语义分割等。
BEiT-3采用Masked Data Modeling作为预训练任务，通过随机屏蔽一定比例的text tokens或image patches，并训练模型来恢复这些被屏蔽的tokens。这种预训练方式不仅简化了训练过程，还提高了模型的泛化能力。
在文本数据方面，BEiT-3使用SentencePiece进行标记；在图像数据方面，则采用BEiT v2提出的tokenizer进行标记。预训练时，随机屏蔽15%的单模态文本标记和50%的图像-文本对标记，对于图像则使用block-wise块级掩膜策略屏蔽40%的图像patches。
通过将图像视为Imglish，BEiT-3能够以相同的方式处理文本和图像数据，从而消除了建模过程中的差异。这种简单而有效的方法使得BEiT-3能够在视觉和视觉-语言任务中实现state-of-the-art的性能。
BEiT-3遵循了模型和数据规模普遍扩大的趋势，将模型规模扩大到数十亿个参数，并扩大了预训练数据集的大小。这种扩展不仅提高了模型的泛化质量，还使得BEiT-3能够轻松迁移到各种下游任务中。
值得注意的是，BEiT-3在扩展过程中并未使用任何私人数据，所有训练数据均来自公开资源。即便如此，BEiT-3的性能仍然优于许多依赖于私有数据集的最先进模型。
BEiT-3在多种视觉和视觉-语言任务中均取得了卓越的性能。在视觉任务方面，BEiT-3在目标检测、图像分割和图像分类等任务中均表现出色；在视觉-语言任务方面，BEiT-3则在图像理解和图像问答等任务中实现了state-of-the-art的性能。
此外，BEiT-3的通用架构使得它能够轻松适应不同的下游任务。例如，BEiT-3可以用作各种视觉任务的backbone，也可以微调为一个有效的图像-文本检索的双编码器以及一个多模态理解和生成任务的融合模型。
BEiT-3以其独特的视角和卓越的性能为多模态融合领域树立了新的标杆。通过将图像视为Imglish并与文本一同处理，BEiT-3实现了在视觉和视觉-语言任务中的state-of-the-art性能。同时，BEiT-3的通用架构和扩展性也为其在更广泛的下游任务中的应用提供了可能。
随着多模态融合技术的不断发展，我们有理由相信BEiT-3将在未来的研究和应用中