阿里巴巴达摩院《从 mPLUG-Owl 浅析 类GPT4模型的技术细节》
一. 前言 现在的大语言模型LLM，如ChatGPT具备两个优秀的能力 ：容纳的知识 相当丰富，语义理解 能力超强，以open-ended 生成 的文本质量很高（eg, 翻译质量好，或者生成的答案是符合逻辑推理的）。该能力来自于第一阶段基于大量数据的pre-training。 有很好的 instruction understanding 能力，可以跟据你的任务要求，来给出相应的 response，即对各种提任务的方式都有适应能力,如 help me to rewrite xxx, or, can you polish xxx。该能力来自于第二阶段的 instruction tuning。
对于 类GPT-4模型 也希望其具备两个能力 :
对图像/视频的语义理解，并生成相关的response
具有 instruction understanding 的能力。
那么直观地，为了获得想要的多模态大模型（类GPT-4模型）我们是否可以继承LLM模型的能力 （eg, reasoning, open-ended text generation, instruction understanding, ），并通过多模态数据的训练，使其进一步学习到对视觉的语义理解能力呢？总的来说，最近的几篇工作 （mPLUG-Owl， LLaVA， Mini-GPT4），都是基于这种思想来做的。在 mPLUG-Owl 中，称之为 equips LLMs with multi-modal abilities 。 二. 类GPT4模型的模型结构 整体的模型结构，一般会由三部分组成，(1) visual encoder, (2) LLM, (3) 其他可调整参数 以mPLUG-Owl 来分析，其 visual encoder 采用 ViT-L/14， LLM 采用 LLaMA。另外还有一个 visual abstractor module 和 low-rank adaption (LoRA)。其中 visual abstractor 是希望用少量的 learnable token来表征 视觉长序列的特征，有更好的视觉特征抽象的能力。
Model overview of mPLUG_Owl 三. 类GPT4模型的训练策略 类GPT4模型的训练策略，与LLM的训练是类似的, 采用pre-training和 instruction tuning 的两阶段训练。下面仍然以mPLUG-Owl 为例进行解释： 第一阶段是用大量的图文对数据进行训练，使得模型具备对视觉信息的理解能力。 mPLUG-Owl 在第一阶段只冻住 LLM 的参数，采用 LAION-400M， COYO-700M， CC 以及 MSCOCO 训练 visual encoder 模块和 visual abstractor 模块。在这种训练之下，可以使得LLM能够理解视觉特征，也可以称之为学习到了视觉和语⾔模态间的对⻬。 第二阶段是用 instruction data 来做 fine-tuning 由于 instruction data 需要人工标注，所以这部分数据是相当少量的。在LLaVA 和 mini-GPT4中都提到过如何收集数据，各位看官可以移步相应论文去看。 mPLUG-Owl 在第⼆阶段的指令微调训练中同时采用了纯文本的指令数据 (52kfrom Alpaca+90k from Vicuna+50k from Baize) 和多模态的指令数据 (150k from LLaVA)。第⼆阶段中visual encoder 模块、visual abstractor模块和原始 LLM 的参数都被冻住，参考 LoRA，只在 LLM 引⼊少量参数的 adapter 结构用于指令微调。 四. Showcase
五. 定量评测 为了方便的对各种 类GPT-4模型 进行评测，在mPLUG-Owl 这篇文章中提出了一个多模态指令评测集OwlEval。 该评测集基于来自不同模型论文中提到的50张图像以及82个手工设计的问题来组成。其中部分图像有多个问题，因为可能涉及多轮对话。这些问题全面地评测了模型各维度的能力，比如，指令理解、视觉理解、图片上文字理解以及推理等。 另外为了给出定量得分，但受限目前并没有合适的自动化指标 ，该文参考Self-Intruct对模型的回复进行人工评测 ，打分规则为：A='正确且令人满意'；B='有一些不完美，但可以接受'；C='理解了指令但是回复存在明显错误'；D='完全不相关或不正确的回复'。 我们可以看到，以前的常规的无论是理解型VQA, 还是生成型的Image Captioning, 在这种 类GPT-4 模型的范式下，都是以 open-ended text generation 的方式来呈现的。那么评测方式就会发生一些质的变革。 首先，对于理解型任务VQA，以往的方式预测一个类别可以通过 Accuracy 来评测，但是现在以 generated text 的方式呈现 predicted answer 则不再可以使用 Acc. 其次，对于生成式 Image Captioning, 以往的方式都在特定的benchmark （MSCOCO）上进行微调，并评测。生成的句子风格较为固定，someone doing something; 句子长度也较为统一，十几个单词。可以使用 CIDEr, BLEU-4 这些指标来评测。但是 现在的 类GPT-4 模型不拘泥于特定的benchmark，其生成的captioning 更加灵活（语言风格，句子长度等），使得传统的评测 如CIDEr 可能不准确。其次这些评价方式需要 reference- text，使得评测过程也不够方便。 因此，急需提出一种适合这种范式的评测体系，包括 评测benchmark 和 评测指标。 https://www.zhuanzhi.ai/paper/58193267d58ca3014d9c3c4398dc982b 大型语言模型（LLMs）已在各种开放性任务中展示出令人印象深刻的零样本能力，而近期的研究也探索了使用LLMs进行多模态生成。在这项研究中，我们引入了mPLUG-Owl，一种新型的训练范式，通过对基础LLM、视觉知识模块和视觉抽象模块的模块化学习，为LLMs赋予多模态能力。这种方法可以支持多种模态，并通过模态协作促进各种单模态和多模态能力。 mPLUG-Owl的训练范式涉及到一个两阶段的方法，用于对齐图像和文本，该方法在LLM的帮助下学习视觉知识，同时保持甚至提高LLM的生成能力。在第一阶段，视觉知识模块和抽象模块与冻结的LLM模块一起训练，以对齐图像和文本。在第二阶段，使用仅语言和多模态监督数据集，通过冻结视觉知识模块，共同在LLM和抽象模块上微调低秩适应（LoRA）模块。 我们精心构建了一个与视觉相关的指令评估集OwlEval。实验结果表明，我们的模型超越了现有的多模态模型，展示了mPLUG-Owl令人印象深刻的指令和视觉理解能力、多轮对话能力和知识推理能力。此外，我们观察到一些意想不到和激动人心的能力，如多图像关联和场景文本理解，这使得我们有可能将其应用于更难的实际场景，如仅视觉的文档理解。 我们的代码、预训练模型、指令调优模型和评估集在 https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl 可用。在线演示可在 https://www.modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl 查看。
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