摘要

近年来，基于视觉-语言预训练（Vision-Language Pre-training, VLP）的图像描述生成任务取得了显著的性能提升。人们普遍认为，模型规模是推动这一进展的关键因素之一。然而，现有大多数研究仅聚焦于在约400万张图像上对中等规模的Transformer模型（如12层或24层）进行预训练。本文提出Lemon——一个大规模图像描述生成模型（LargE-scale iMage captiONer），并首次系统性地开展了针对图像描述任务中VLP模型缩放行为的实证研究。我们以当前最先进的VinVL模型作为基准模型，该模型由图像特征提取器和Transformer编码器组成。在模型规模方面，我们对Transformer进行了大规模的缩放，涵盖从1300万到6.75亿参数的多种配置；在数据规模方面，我们构建并使用了高达2亿对图像-文本数据，这些数据通过网页中图像的alt属性自动采集，命名为ALT200M。通过广泛的实验分析，我们系统地刻画了模型规模与预训练数据规模增加时，模型性能的变化趋势。此外，我们还对比了多种训练策略，尤其针对在大规模噪声数据上训练的有效性进行了深入探讨。实验结果表明，Lemon在多个主流图像描述基准测试中取得了新的最先进性能，涵盖COCO Caption、nocaps以及Conceptual Captions等。同时，我们还展示了Lemon在零样本（zero-shot）场景下能够生成包含长尾视觉概念的高质量描述，展现出强大的泛化能力。