DLIP: Distilling Language-Image Pre-training

解决问题：本文旨在解决语言-图像预训练模型在实际应用中参数过多的问题，提出一种新的知识蒸馏方法来压缩模型，以达到更好的性能和效率平衡。这是一个新的问题，因为目前的知识蒸馏技术并没有深入探究语言-图像预训练模型的特点和需要。

关键思路：本文提出了一种名为DLIP的知识蒸馏框架，通过多个维度对模型进行蒸馏，包括不同模块的结构特征和不同模态的信息传递。相比当前领域的研究，本文的思路在于深入探究语言-图像预训练模型的特点，提供了针对该模型的实用指南，并在多个任务上取得了最先进的准确性/效率平衡。

其他亮点：本文在多个任务上进行了全面的实验，并提供了压缩模型和保持性能的方法。实验结果表明，DLIP可以在不降低性能的情况下压缩模型，加速推理速度。此外，本文还提供了开源代码，方便其他研究者使用和参考。本文的工作值得深入研究，特别是在语言-图像领域的模型压缩和优化方面。

相关研究：近期相关的研究还包括：

  1. "Unicoder-VL: A Universal Encoder for Vision and Language by Cross-modal Pre-training"，作者：Liangwei Wang，机构：Alibaba Group；
  2. "ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks"，作者：Jiasen Lu，机构：Facebook AI Research；
  3. "Unified Vision-Language Pre-Training for Image Captioning and VQA"，作者：Zhou Yu，机构：University of California, Berkeley。

论文摘要：DLIP：蒸馏语言-图像预训练 作者：匡华峰、吴杰、郑夏午、李明、肖学峰、王瑞、郑敏、季荣荣 视觉-语言预训练（VLP）在极重的参数辅助下取得了显著进展，但这也给实际应用带来了挑战。知识蒸馏被广泛认为是模型压缩中必不可少的过程。然而，现有的知识蒸馏技术缺乏对VLP的深入调查和分析，针对VLP的蒸馏实践指南仍未被探索。本文提出了DLIP，一种简单而高效的蒸馏语言-图像预训练框架，通过该框架，我们研究了如何蒸馏轻量级VLP模型。具体来说，我们从多个维度对模型蒸馏进行了分析，如不同模块的架构特征和不同模态的信息传递。我们进行了全面的实验，并提供了关于蒸馏轻量级但高性能VLP模型的见解。实验结果表明，DLIP在各种跨模态任务中可以实现最先进的准确性/效率平衡，例如图像-文本检索、图像字幕和视觉问答。例如，DLIP将BLIP压缩了1.9倍，从213M的参数减少到108M，同时实现了可比或更好的性能。此外，与教师模型相比，DLIP成功保留了超过95%的性能，并且参数和FLOPs分别减少了22.4%和24.8%，推理速度提高了2.7倍。

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