【EMNLP2024】阿里云人工智能平台PAI多篇论文入选EMNLP2024

近期，阿里云人工智能平台 PAI 的多篇论文在 EMNLP2024 上入选。论文成果是阿里云与华南理工大学金连文教授团队、复旦大学王鹏教授团队共同研发。EMNLP 是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究，尤其重视自然语言处理的实证研究。该会议曾推动了预训练语言模型、文本挖掘、对话系统、机器翻译等自然语言处理领域的核心创新，在学术和工业界都有巨大的影响力。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在自然语言处理和多模态算法能力方面研究获得了学术界认可。

论文简述

面向长文本的文视频表征学习与检索模型 VideoCLIP-XL

CLIP 模型在视觉-语言预训练领域已经取得了重要进展。然而，原始 CLIP 模型的一个显著局限性是处理长文本描述的能力受限。原始 CLIP 模型的训练过程中对简短的摘要性文本的强调迫使文本/视觉编码器主要关注文本/视觉输入中的主要特征，常常忽视一些较小但潜在关键的细节。为了解决这些限制，该工作提出了一个名为 VideoCLIP-XL 的视频 CLIP 模型，旨在提升对视频的长文本描述的理解能力。其首先构建了一个大规模的视频-长描述配对数据集 VILD，并在预训练阶段提出了一种文本相似度引导的主成分匹配方法（TPCM）来优化高维特征空间的学习。

此外，该工作提出能够理解长描述的视频 CLIP 模型应当体现两个特征：给定一个视频及其相关描述，CLIP 类模型应该对（1）具有更丰富和更精确细节的描述以及（2）在相同细节水平下更准确即幻觉更少的描述赋予更高的分数。为此，其提出两个新的预训练任务：细节描述排序（DDR）和幻觉描述排序（HDR）。此外，该工作也建立了一个新的视频长描述排序基准测评集（LVDR），来更全面地评估视频 CLIP 模型的性能。

基于多任务课程规划的大语言模型蒸馏算法

大语言模型在回答开放领域通用任务的指令上取得了很大地进步。指令微调是微调预训练模型，使其从文本补全模型成为强大的对话模型的关键。尽管已有研究探索了使用强大的黑盒教师模型（如GPT-4， Qwen-max）来自动蒸馏和标注指令的方法，但这些研究往往忽视了微调训练集中任务的多样性分布，以及训练集中指令难度的差异，这可能导致学生 LLMs 知识能力的不平衡和解决复杂任务的能力的不足。为了解决这些挑战，这篇文章介绍了一个名为 TAPIR 的知识蒸馏框架，它通过多任务课程规划来蒸馏黑盒大语言模型的指令回答能力，在蒸馏和多轮迭代过程中，使用教师 LLM 做为裁判找出对于学生 LLM 来说难以回答的指令，进行难度重采样。并调整多任务配比进行训练集中的任务多样性分布的重采样，并根据相应多任务特点自动优化教师模型的回答风格。

该工作创新性地用显式的任务标签配比代替隐式的句向量多样性。在任务重采样的过程中，大大增加数学推理代码类任务的数据比例。首次提出了模型拟合难度 (MFD) 指标，来表示数据难度大小，并在多轮迭代优化的过程中提升困难数据占比。提升模型从弱到强的泛化速度。在 Alpacaeval 排行榜上，我们微调后的 LLaMA2-7B 底座获得了7.8的相对分数，超过了参数量、数据量都远大于我们的知名开源模型模型（LLaMA2-Chat-13B，Vicuna 13B）。我们持续优化了 Qwen 系列模型的指令回答能力，优化 Qwen1.5系列模型在 Alpacaeval 榜单上提升3-8个百分点。

产品化服务

上述科研成果也在人工智能平台PAI的各个模块进行了深度的集成和整合，持续为PAI客户提供AI模型训练和推理相关服务。其中，VideoCLIP-XL作为文视频质量评估模块，与EasyAnimate视频生成解决方案无缝融合，支持用户轻松实现文视频语义一致性计算和数据过滤，从而训练AIGC视频生成大模型。在智码实验室，我们也上架了“VideoCLIP-XL：面向超长文本的文视频跨模态特征抽取”的notebook。

用于数据增强和改写的蒸馏模型也已经上架PAI平台，为用户提供简单易用的大模型蒸馏解决方案。基于Qwen2的开源模型，PAI也在开源了DistilQwen2蒸馏小模型系列，进一步提升了模型的指令跟随能力，在HuggingFace和ModelScope开源社区开放下载。

此外，PAI-QuickStart集成了超过50个热门大语言模型，及其多种训练和推理方式，使客户更加简单地微调和部署大语言模型。在未来，我们也将在PAI平台上持续提供业界领先的算法和模型能力给广大客户。

资源链接

文-视频多模态

●  EasyAnimate开源项目：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数据集：https://huggingface.co/alibaba-pai/LVDR

●  VILD数据集：https://huggingface.co/alibaba-pai/VILD

●  VideoCLIP-XL：面向超长文本的文视频跨模态特征抽取：https://gallery.pai-ml.com/#/preview/deepLearning/cv/videoclipxl

大模型蒸馏

● 大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案：https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/llm-data-enhancement-and-model-distillation-solution

●  DistilQwen2蒸馏小模型系列

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

论文汇总

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

论文作者：汪嘉鹏、汪诚愚、黄坤哲、黄俊、金连

论文pdf链接：https://arxiv.org/abs/2410.00741

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

论文作者：岳元浩、汪诚愚、黄俊、王鹏

论文pdf链接：https://arxiv.org/abs/2405.13448

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