【EMNLP2024】阿里云人工智能平臺PAI多篇論文入選EMNLP2024

近期，阿里云人工智能平臺 PAI 的多篇論文在 EMNLP2024 上入選。論文成果是阿里云與華南理工大學金連文教授團隊、復旦大學王鵬教授團隊共同研發(fā)。EMNLP 是人工智能自然語言處理領域的頂級國際會議，聚焦于自然語言處理技術在各個應用場景的學術研究，尤其重視自然語言處理的實證研究。該會議曾推動了預訓練語言模型、文本挖掘、對話系統(tǒng)、機器翻譯等自然語言處理領域的核心創(chuàng)新，在學術和工業(yè)界都有巨大的影響力。此次入選標志著阿里云人工智能平臺 PAI 在自然語言處理和多模態(tài)算法能力方面研究獲得了學術界認可。

論文簡述

面向長文本的文視頻表征學習與檢索模型 VideoCLIP-XL

CLIP 模型在視覺-語言預訓練領域已經(jīng)取得了重要進展。然而，原始 CLIP 模型的一個顯著局限性是處理長文本描述的能力受限。原始 CLIP 模型的訓練過程中對簡短的摘要性文本的強調迫使文本/視覺編碼器主要關注文本/視覺輸入中的主要特征，常常忽視一些較小但潛在關鍵的細節(jié)。為了解決這些限制，該工作提出了一個名為 VideoCLIP-XL 的視頻 CLIP 模型，旨在提升對視頻的長文本描述的理解能力。其首先構建了一個大規(guī)模的視頻-長描述配對數(shù)據(jù)集 VILD，并在預訓練階段提出了一種文本相似度引導的主成分匹配方法（TPCM）來優(yōu)化高維特征空間的學習。

此外，該工作提出能夠理解長描述的視頻 CLIP 模型應當體現(xiàn)兩個特征：給定一個視頻及其相關描述，CLIP 類模型應該對（1）具有更豐富和更精確細節(jié)的描述以及（2）在相同細節(jié)水平下更準確即幻覺更少的描述賦予更高的分數(shù)。為此，其提出兩個新的預訓練任務：細節(jié)描述排序（DDR）和幻覺描述排序（HDR）。此外，該工作也建立了一個新的視頻長描述排序基準測評集（LVDR），來更全面地評估視頻 CLIP 模型的性能。

基于多任務課程規(guī)劃的大語言模型蒸餾算法

大語言模型在回答開放領域通用任務的指令上取得了很大地進步。指令微調是微調預訓練模型，使其從文本補全模型成為強大的對話模型的關鍵。盡管已有研究探索了使用強大的黑盒教師模型（如GPT-4， Qwen-max）來自動蒸餾和標注指令的方法，但這些研究往往忽視了微調訓練集中任務的多樣性分布，以及訓練集中指令難度的差異，這可能導致學生 LLMs 知識能力的不平衡和解決復雜任務的能力的不足。為了解決這些挑戰(zhàn)，這篇文章介紹了一個名為 TAPIR 的知識蒸餾框架，它通過多任務課程規(guī)劃來蒸餾黑盒大語言模型的指令回答能力，在蒸餾和多輪迭代過程中，使用教師 LLM 做為裁判找出對于學生 LLM 來說難以回答的指令，進行難度重采樣。并調整多任務配比進行訓練集中的任務多樣性分布的重采樣，并根據(jù)相應多任務特點自動優(yōu)化教師模型的回答風格。

該工作創(chuàng)新性地用顯式的任務標簽配比代替隱式的句向量多樣性。在任務重采樣的過程中，大大增加數(shù)學推理代碼類任務的數(shù)據(jù)比例。首次提出了模型擬合難度 (MFD) 指標，來表示數(shù)據(jù)難度大小，并在多輪迭代優(yōu)化的過程中提升困難數(shù)據(jù)占比。提升模型從弱到強的泛化速度。在 Alpacaeval 排行榜上，我們微調后的 LLaMA2-7B 底座獲得了7.8的相對分數(shù)，超過了參數(shù)量、數(shù)據(jù)量都遠大于我們的知名開源模型模型（LLaMA2-Chat-13B，Vicuna 13B）。我們持續(xù)優(yōu)化了 Qwen 系列模型的指令回答能力，優(yōu)化 Qwen1.5系列模型在 Alpacaeval 榜單上提升3-8個百分點。

產(chǎn)品化服務

上述科研成果也在人工智能平臺PAI的各個模塊進行了深度的集成和整合，持續(xù)為PAI客戶提供AI模型訓練和推理相關服務。其中，VideoCLIP-XL作為文視頻質量評估模塊，與EasyAnimate視頻生成解決方案無縫融合，支持用戶輕松實現(xiàn)文視頻語義一致性計算和數(shù)據(jù)過濾，從而訓練AIGC視頻生成大模型。在智碼實驗室，我們也上架了“VideoCLIP-XL：面向超長文本的文視頻跨模態(tài)特征抽取”的notebook。

用于數(shù)據(jù)增強和改寫的蒸餾模型也已經(jīng)上架PAI平臺，為用戶提供簡單易用的大模型蒸餾解決方案。基于Qwen2的開源模型，PAI也在開源了DistilQwen2蒸餾小模型系列，進一步提升了模型的指令跟隨能力，在HuggingFace和ModelScope開源社區(qū)開放下載。

此外，PAI-QuickStart集成了超過50個熱門大語言模型，及其多種訓練和推理方式，使客戶更加簡單地微調和部署大語言模型。在未來，我們也將在PAI平臺上持續(xù)提供業(yè)界領先的算法和模型能力給廣大客戶。

資源鏈接

文-視頻多模態(tài)

●  EasyAnimate開源項目：https://github.com/aigc-apps/EasyAnimate

●  VideoCLIP-XL：https://huggingface.co/alibaba-pai/VideoCLIP-XL

●  VideoCLIP-XL-v2：https://huggingface.co/alibaba-pai/VideoCLIP-XL-v2

●  LVDR數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/alibaba-pai/LVDR

●  VILD數(shù)據(jù)集：https://huggingface.co/alibaba-pai/VILD

●  VideoCLIP-XL：面向超長文本的文視頻跨模態(tài)特征抽?。篽ttps://gallery.pai-ml.com/#/preview/deepLearning/cv/videoclipxl

大模型蒸餾

● 大語言模型數(shù)據(jù)增強與模型蒸餾解決方案：https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/llm-data-enhancement-and-model-distillation-solution

●  DistilQwen2蒸餾小模型系列

alibaba-pai/DistilQwen2-7B-Instruct：

○  https://huggingface.co/alibaba-pai/DistilQwen2-7B-Instruct

○  https://modelscope.cn/models/PAI/DistilQwen2-7B-Instruct

alibaba-pai/DistilQwen2-1.5B-Instruct：

○  https://huggingface.co/alibaba-pai/DistilQwen2-1.5B-Instruct

○  https://modelscope.cn/models/PAI/DistilQwen2-1.5B-Instruct

論文匯總

論文名字：VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models

論文作者：汪嘉鵬、汪誠愚、黃坤哲、黃俊、金連

論文pdf鏈接：https://arxiv.org/abs/2410.00741

論文名字：Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning

論文作者：岳元浩、汪誠愚、黃俊、王鵬

論文pdf鏈接：https://arxiv.org/abs/2405.13448

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