好长时间没写论文阅读笔记了，今天读一下LeCun讲了一年的"世界模型"：新的训练范式、训练快、参数少(0.6B)、效果好、方法简单、概念明确。
我在讲解时会说一些我的思路，因此我里面提到的一些优点、缺点有一些不是论文里说的是我自己的观点，完整故事逻辑大家可以去看原论文，论文写得很好。
作者团队就是LeCun团队
Introduction
自监督学习一直是实现通用人工智能的关键。
我的理解：
1.所有的自监督学习方法都是建立在数据的基础上，更多数据，更多智能。
2."无监督"数据其实并不是真正的无监督。举个例子，文本都是一段一段的，前文后文有关系，所以我们可以开发auto-regressive。CLIP中选用了互联网(图像-文本)对也是天然含有相关性的。自监督学习其实是在挖掘数据中这种通用的、数据天然包含的、自相关的关系。
作者在这篇文章中主要讲了一种新的自监督学习的架构，因此对标的是之前的几种训练范式，作者在这里首先归纳了已有的几种训练范式
所有的范式都需要找到相关的数据 x,y。
- 这里的相关可以是：x、y是同一张图片，但可能x是被mask一部分信息的
- 也可以是x、y是不同模态的描述同一信息的数据
编码式
首先是Join-Embedding Architecture,用两个编码器分别给相关的x,y进行编码，然后通过编码\(s_x,s_y\)之间相似度来计算loss
这种编码方式的优势是训练比较快，但是有个主要的问题就是representation collapse,如果编码器永远输出0，那么相似度肯定一直是0，阁下又将如何应对？为了解决这个问题，有一些工作从各种地方减少之
- 对比学习：前几年大火的对比学习在正样本的基础上，再引入负样本，在正正样本相似度大的基础上，让正负样本之间的相似度尽可能小。
- non-contrastive loss：尽量减小信息熵，这个领域我没了解过
- 聚类：把相似的物体天生聚类到一起，这个可以视为对比学习的一种特殊形式？
另外，作为经验规律，除了mask之外，还要做各种各样的数据增强来获取正样本，这个工作很dirty，但是对这类方法的最终效果非常重要。不优雅。
生成式
另外一大类方法是生成式，将x编码后的结果用一个解码器解码回y，然后在obj粒度计算相似度。其实GPT可以视为这类方法，如果x是上文，y是最后一个单词，z是空的话。
这种方法天生没有collapse的问题，因为\(s_x\)是可训练的，但y永远是锁定的。不过这类方法带来另外的问题是过于关注局部细节，这会导致大量的训练资源浪费在不重要的地方。因此训练速度一般也很慢，质量也无法保证(支持的例子可以看diffusion系列的工作)
- 对于图像，80%的像素其实都是没啥信息的，换句话说是不可预测的，但模型并不能区分哪里是不可预测的，而且这个loss对于所有像素一视同仁。
- 进一步看，对于文本模态，可以用之前笔记提到的数据集天然随机性解释，crosseentropy loss有下限。
这个问题没法显式地解决，因为”无监督“这个条件本身就代表无法预测。
JEPA
作者想到了另外的办法，能不能结合上面的范式，利用双方的优点呢？
作者认为，可以做生成，但计算loss要在representation维度。这个可以天生避免上面说的无效信息问题：因为编码器在训练过程中对于x和y都可以自动忽略无效信息
不过，和编码式结构一样，这种方法仍然面临塌缩问题。
method
具体来看，作者本篇工作聚焦于图像模态，这样设计I-JEPA工作流程图
首先对于一张完整的图片，采样一部分作为context，这是可见的已知信息，然后剩下的部分mask掉，接着用一个编码器编码context得到patch embedding。
编码完以后将需要预测的部分换成 [MASK] token，然后扔进解码器获取解码到的这些patch的embedding。最后对mask位置的真实像素用一个编码器编码，将预测的编码与真实的编码计算L2 loss
在实际训练中，作者先
- 给一个图片随机采样了4个面积占比(0.15-0.2)、长宽比(0.75-1.5)的长方形块作为targets，
- 接着sample了一个面积占比(0.85-1.0)的大长方形块作为context
- 最后将context中和target交集的部分删去，保证不包含target的信息
实验
效果
在实现细节中，作者需要三个模型：context-encoder、decoder、target-encoder。这三个模型都是可训练的、然后都用ViT架构。作者提到了一个训练trick：target-encoder在参数更新时使用EMA移动平均来更新，评价指数0.996……
使用16个A100用时72h就完成了训练。
在分类任务上，作者对比了锁参encoder然后加一个linear分类头fine-tune的结果，发现效果很好(左图)
接着，作者尝试了当训练数据只有1%是的效果，发现比起其他模型，效果下降更少，说明泛化能力更强
然后作者还测试了迁移能力
迁移是指：训练使用imageNet，因此imageNet测试集和训练集是一个数据分布。如果在别的分类任务上测试，数据分布不同，就需要模型有迁移能力
同样是分类任务，和1%数据的分类任务，发现I-JEPA的性能依旧稳定
scalability
- 作者测试了模型规模的影响，发现模型越大，效果越好，和transformer的特性一致
- 测试了训练数据规模的影响，发现训练数据更多，也会使得模型效果更好
消融实验
作者尝试了不同的mask方法，发现这一套mask的效果最好。我感觉不只是最好的问题，其实这个方法好像对于mask方式非常的敏感，差一点效果会天差地别。(54.2>>15.5)。
最后，作者还说了之前提到的用像素粒度还是representation粒度计算loss的实验，发现用pixel计算相似度(抛弃target-encoder部分)，会导致效果显著下降。不知道是不是因为绝大多数的训练资源花在了计算没有意义、不可预测的信息上。
我的思考
- 作者在提到几种范式的时候，说他们都能用energy-based model的理论去解释。记得之前经典diffusion算法火的时候就有一批研究者和energy-model联系在一起了。我一直没看过这个理论，找个机会读读、讲讲energy-model吧
- 这一套讲故事的逻辑看起来很像T5：先说BERT编码模型xxx，接着说GPT模型xxx。最后来了个"看到一部分上下文基础上，预测剩下的部分"的prefix model
从这里出发，可以思考两个问题：
1.为什么后来的NLP还是decoder-only占了上风呢？
2.按作者的说法，NLP是在物体模态做loss。这种办法的主要问题是模态迁移能力比较差。
LeCun之前一直在推的"世界模型"理论，主要是认为GPT这一套不可解释，不能通向真正的智能。需要让模型有两个能力
- 在多个模态间迁移，真正观察整个世界的能力
- 可以真正做逻辑推理的架构(auto-regressive transformer架构没有显式地给逻辑推理留出空间)
这套JEPA方法上是通过观察世界的一部分信息，去预测剩下部分的语义信息(而不是预测剩下部分)。故事上讲得通，但我没想清楚为什么这会给逻辑推理留出空间？？
最后，我们可以简单展望一下
- 首先这个方法不受模态限制，只是这篇聚焦于图像模态(Image-based JEPA)，后面显然有多模态版本的。联系一下几周前meta发的那个ImageBind一个模态看所有模态的论文。
- 另外，作者没细说那个mask的问题。我个人感觉，如果图像模态都对于mask方式这么敏感的话，其他模态想调试好估计挺难的。
不过这也符合人类学习的方式：顺序很重要、有效信息很重要？
- 再就是，作者这种三个参与训练的模型的方式，感觉有点不优雅，就像PPO一样？