多模态大模型总结2（主要2023年）-编程知识

LLaVA-V1（2023/04）

论文：Visual Instruction Tuning

网络结构

如下图所示为 LLaVA-v1 的模型结构，可以看出其简化了很多，但整体来说还是由三个组件构成：

Vision Encoder：和 Flamingo 模型的 Vision Encoder 作用一样，也是用于提取视觉特征，作者采用的是CLIP ViT-L/14。
Projection W：其比 Flamingo 中的 Perceiver Resampler和 BLIP-2 中的 Q-Former 简单得多，只是一层简单的 Linear，将 image feature 映射到 LLM 的 word embedding 空间。
Large Language Model：和 Flamingo 模型的 LLM 作用相同，用于生成文本，不过作者没有对 LLM 的结构进行修改，直接使用了基于LLaMA的Vicuna-v1.5 13B 模型。

训练

作者基于ChatGPT or GPT-4设计了一种策略，将现有的图像-文本对数据集，转化为具有更多多样性的视觉-语言指令数据集，从而用于端到端微调LLaVA模型。

模型训练任务是预测Assitant的答案和停止符，因此一条指令微调样本中，只有绿色部分是计算loss的，样本示例如下图所示

模型的训练分成以下2步进行：（采用的是图像-文本对数据转化成的指令微调数据）

首先，冻结住视觉编码器和LLM，只训练线性投影层W，从而将视觉特征和LLM的语言编码空间对齐。
然后，冻结住视觉编码器，训练线性投影层和LLM

LLaVA-v1.5（2023/08）

论文： Improved Baselines with Visual Instruction Tuning

网络结构

与LLaVA-v1相比变化很小，主要包括：

Vision Encoder：输入图像从 LLaVA-1 的 224x224 扩展到 336x336，作者采用的是CLIP ViT-L/336px。
Vision-Language Connector：从 LLaVA-1 的单层 Linear 扩展为两层 MLP，中间使用 GELU 激活。
Large Language Model：从 LLaVA-1 的 Vicuna-v1.3 13B扩展为 Vicuna-v1.5 13B。
指令微调训练数据：增加了面向学术任务的视觉问答数据样本。

训练

训练一个指令跟随的视觉-语言多模态大模型LMM，通常分成2步：

采用图像-文本对数据集，将视觉特征对齐到大语言模型的语言word embedding space
visual instruction tuning阶段

MiniGPT-v1（2023/04）

论文：[2304.10592v2] MiniGPT-4: Enhancing Vision-Language Understanding with Advanced Large Language Models

网络结构

MiniGPT-4 的模型结构如下图所示，可以看出其和 BLIP-2 几乎一样：

Vision Encoder：直接使用了 BLIP-2 的方案，作者用的是EVA-CLIP ViT-G/14。
Projection：BLIP-2 的 Q-Former 也完整保留，同样后面增加了一层可训练的 Linear 层。
Large Language Model：使用 Vicuna-v0 模型作为 LLM。

训练

训练分成两步

特征对齐预训练：在整个预训练阶段，Vision Encoder + Q-Former 和 LLM 都保持冻结状态，只训练线性投影层。作者使用了 Conceptual Caption 数据集，SBU 数据集和 LAION 数据集的集合来训练，batch-size 为 256，经过 20,000 个 step，大概覆盖了 5M 个图像-文本对。整个过程在 4xA100 80G GPU 上经过 10 个小时训练完成。（预训练的LMM生成内容不够自然，还需要采用少量高质量数据进行进一步微调）
端到端微调：在微调阶段，作者从 Conceptual Caption 数据集中随机选择了 5,000 个图像，然后用预训练的模型为每个图像生成了一个文本描述，之后在经过一系列处理，最终挑选出 3,500 左右的高质量图像-文本对构成微调阶段的数据集。基于此，只需训练 400 个 step，batch size 为 12，在单个 A100 上 7 分钟即可完成训练。

MiniGPT-v2（2023/08）

论文：MiniGPT-v2：large language model as a unified interface for vision-language multi-task learning

网络结构

由三部分组成

视觉编码器：将 EVA（[2211.07636] EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale）作为视觉主干，并在整个模型训练期间冻结视觉主干。
Projection：采用更高分辨率的图像（448x448），投影所有图像 Token 会导致非常长的序列输入，其会显著降低训练和推理效率。因此，作者在嵌入空间中（ViT的输出层）将相邻的 4 个视觉 Token拼接起来，并将它们一起投影到大型语言模型的embedding 中，从而将视觉输入 Token 的数量减少了 75%。
Large Language Model：使用开源的 LLaMA2-chat（7B，[2302.13971] LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models）作为语言模型主干。

Multi-task Instruction Template

一个多模态大模型同时用于多种视觉-语言任务时，输出内容可能是不明确的。例如，当问图像中某个人的位置时，大模型的输出既可以是bounding box坐标形式，也可以是自然语言格式（例如upper right corner）。为了缓解这种不明确，降低LMM对多种任务的学习难度，作者提出multi-task instruction template中增加task-specific tokens（任务相关的标记符）

输入模板格式如下图所示：[INST]是user role，[/INST]是assignment role。将user input分成三部分：图像特征 + 任务标识符 + Instruction

如下表1所示针对6种不同任务，设计了6种不同的标识符token，以减少各种任务之间的歧义。分别对应视觉问答（VQA）、图像描述（Image Caption）、图像定位描述（Grounded Caption）、指示表达理解（REC）、指示表达生成（REG）以及目标解析和定位（Object Parsing and Grounding，模型从输入文本中提取目标并检测它们对应的位置）。对于与视觉无关的指令，模型不会使用任何任务标识 Token。

训练

在整个训练过程中，MiniGPT-v2 的 Vision Encoder 都保持冻结状态。主要训练线性投影层、并使用 LoRA 有效地对 LLM 进行对齐。在 LoRA 中，作者通过低秩适配器来微调 Wq 和 Wv，实现中，设置 rank = 64。所有阶段都以 448x448 的图像分辨率训练模型。在每个阶段，都是用设计的多模态指令模板进行视觉-语言任务训练。整个训练分成三个阶段：

第一阶段：预训练

为了拥有更广泛的视觉语言知识，作者在弱标签和细粒度数据集上进行混合训练，并给予弱标签数据更高的采样率，以便获得更多样化的知识。最终在 8xA100 GPU 上训练 400,000 步，全局批量大小为 96，最大学习率为 1e-4。这个阶段大约需要 90 个小时。

第二阶段：多任务训练

为了提高 MiniGPT-v2 在每个任务上的性能，作者排除了第一阶段中的弱标签数据集，例如 GRIT-20M 和 LAION，在此阶段只使用细粒度数据集进行训练，并根据每个任务的频率更新数据采样率。此策略使提出的模型能够优先考虑高质量的对齐图像-文本数据，以便在各种任务上实现卓越性能。训练模型对应后文的 MiniGPT-v2。最终在 4xA100 GPU 上训练 50,000 步，最大学习率为 1e-5，采用 64 的全局批量大小，此训练阶段持续大约 20 小时。

第三阶段：多模态指令微调

在第二阶段细粒度数据集基础上添加了多模态指令微调数据集（多模态指令微调数据集具有更大的采样频率），包括来自 LLaVA 的详细描述和复杂推理数据。在 4xA100 GPU 上再执行 35,000 个步骤的训练，使用 24 的全局 batch 大小，此训练阶段大约需要 7 小时，保持相同的最大学习率 1e-5。

VisualGLM-6B（2023/05）

BLIP-2（2023/01）

论文：BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models-2301.12597

网络结构

随着端到端预训练多模态大模型的成本越来越高，作者提出一种轻量化的Querying Transformer（Q-Former）来弥补模态之间的差异，大大降低了可训练参数量，并采用两阶段来训练它：第一阶段采用通过冻结的图像编码器来学习图像-文本表征能力，第二阶段采用冻结的LLM学习图像到文本的生成能力。

模型中唯一可训练的模块就是提出的 Q-Former，它能够从图像编码器中提取固定数量的输出特征，与输入图像分辨率无关。Q-Former 的结构如下图所示，其由两个共享 Self Attention的 Transformer 子模块组成（也就是说，图中橙色的 Self Attention 是共享的，灰色的 Cross Attention、紫色的 Feed Forward 和绿色的 Feed Forward 都是独立的）：

Q-Former 左侧为 image transformer：与冻结的 image encoder 交互以进行视觉特征提取
Q-Former 右侧为 text transformer：可以用文本 encoder 和文本 decoder

在 Q-Former 中，作者额外创建了一组可学习的 Query embedding 作为 image transformer 的输入。这些 Query embedding 在 Self Attention 层相互交叉，并通过 Cross attention 层（每隔一个 transformer block 有一个 Cross attention）与冻结的 image encoder 输出的 image embedding 进行交叉。此外，这些 Query embedding 还通过相同的 Self Attention 与 text embedding 相交叉。作者使用 Bert Base 的预训练权重来初始化 Q-Former，其中的 Cross Attention 是随机初始化的，Q-Former 总共包含 188M 个参数（包括 Query embedding）。

在本文的实验中，作者使用了 32 个 Query，每个 Query 的维度为 768，与 Q-Former 中的 hidden 维度相同。也就是对应的 Query 的维度为 （32 x 768），由于 transformer block 并不会更改输入的维度，因此 image transformer 输出的维度 Z 也为（32 x 768），这相比冻结的 image encoder 输出的维度小得多（比如，ViT-L/14 对应输出维度为 257 x 1024）。这种架构与预训练一起协同，迫使这些 Query 提取与 Text 最相关的视觉信息。

以输入的 Query embedding 维度 32 x 768，输入的 image embedding 维度 257 x 1024 为例，如下所示可以看出 Cross Attention 的过程，最终也可以保持 Query embedding 维度不变：

训练

（1）第一阶段：视觉-语言表示学习

在第一阶段的表征学习阶段，作者将 Q-Former 连接到冻结的 image encoder 上（没有 LLM），并使用图像-文本对进行预训练。目标是训练 Q-Former，以便 Query 可以学习提取对文本信息量最大的视觉表征。受 BLIP 的启发，作者联合了三个具有相同输入格式和模型参数的预训练目标。每个训练任务在 Query 和 Text 之间采用不同的 Attention Mask 策略来控制它们之间的交互。

图像-文本对比学习（Image-Text Contrastive Learning，ITC）

将 image transformer 的输出 Query 表征 Z 与 text transformer 输出的文本表征 t 对齐，其中 t 对应 [CLS] Token 的输出 embedding。由于 Z 包含多个输出 embedding（32 个 Query，对应 32 个 embedding 向量），因此作者首先计算每个 Query 表征与 t 之间的成对相似度（32 个），然后选择最高的一个作为图像-文本相似度。为了避免信息泄露，作者采用了单模态的 Self-Attention Mask，其不允许 Query 和 Text 相互看到

基于图像的文本生成（Image-grounded Text Generation，ITG）

ITG 的目的是以给定输入图像作为条件来训练 Q-Former 生成文本。由于 Q-Former 的架构不允许 Text Token 与 image encoder 之间直接交互，因此必须先由 Query 和 image encoder 交互提取生成文本所需的信息，然后通过 Self-Attention 传递给 Text Token。也就是说，Query 被强制提取有关文本的所有信息的视觉特征。作者采用多模态因果自注意力掩码（Multi-modal Causal Self-Attention Mask）来控制 Query-Text 之间的交互。类似于 UniLM 中使用的 Mask，Query 可以相互关注到，但不能关注到 Text。每个 Text Token 都可以关注到所有 Query Token，以及之前的 Text Token。此外作者还将 [CLS] Token 换成了 [DEC] Token，作为发出解码任务信息的第一个 Text Token。

图像-文本匹配（Image-Text Matching，ITM）

ITM 的目的是学习图像和文本之间的细粒度对齐。这是一个二元分类任务，要求模型预测图像-文本对是正（匹配）还是负（不匹配）。此时作者使用双向自注意力掩码（Bi-directional Self-Attention Mask，也就是 Query 和 Text 都可以相互看到。因此 Query 表征 Z 可以捕获到多模态信息。之后，作者将 Z 中的每个 embedding（32个）都输入到二元分类 Linear 层以获得 logit，并将所有 Query 的 logit 平均输出为匹配分数

（2）第二阶段：视觉到语言生成学习

在第二阶段的预训练阶段，作者将 Q-Former（带有冻结的 image encoder）连接到冻结的 LLM，以获得 LLM 强大的语言生成能力。如下图 Figure 3 所示，作者将 Q-former 的输出 Z 通过全连接（FC）投影到与 LLM 的 text embedding 相同的维度中（类似 LLaVA-1.5 中直接将 image encoder 的输出通过一个 MLP 投影到 text embedding 相同维度，并实现模态对齐）。然后，将投影的 Query embedding 附加到输入的 text embedding 之前。它们可以充当 soft visual prompts，也就是使 LLM 以 Q-Former 提取的视觉表征为条件。由于 Q-Former 已经经过预训练以提取语言相关（language-informative）的视觉表征，因此它有效的充当了bottleneck，将最有用的信息提供给 LLM，同时删除不相关的视觉信息。这减轻了 LLM 学习视觉-语言对齐的负担，从而减轻了灾难性遗忘问题。

CogVLM（2023/10）

论文：CogVLM: Visual Expert for Large Language Models

质谱AI清华大学工作

以 BLIP-2 为代表的流行的浅对齐方法通过可训练的 Q-Former 或者线性层连接冻结的预训练视觉编码器和语言模型，将图像特征映射到语言模型的输入 embedding 空间。这种方法收敛比较快，但是性能不如联合训练视觉和语言模型，比如 PaLI-X。至于通过浅对齐方法训练的聊天式 VLM（比如 MiniGPT-4、LLAVA 和 VisualGLM），较弱的视觉能力主要表现在幻觉上。因此作者想要保留大语言模型的 NLP 能力，同时获得一流的视觉理解能力。

网络结构

如下图 Figure 3 所示为 CogVLM 的模型结构，可以看出还是三个主要模块，不过对 LLM 进行了较大的修改：

Vision Encoder：直接使用预训练的 EVA-CLIP ViT-E/14（[2303.15389] EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale），作者删除了 ViT 的最后一层，因为它是专门用于聚合特征以便进行对比学习的。
MLP Adapter：使用两层 MLP，用于将 ViT 的输出映射到文本特征空间。所有图像特征在LLM中共享相同的位置编码
Large Language Model：作者向Transformer 每一层都添加了一个visual expert module，以实现视觉-语言特征的深度对齐。具体来说，每一层的 visual expert module 都包含 QKV 矩阵和 MLP层，它们的形状与大语言模型中的形状相同，并且都是从 LLM 内的对应模块作为初始化权重。这样做的动机是：语言模型中的每个注意力头部都能捕捉到语义信息的某些方面，而可训练的visual expert 可以将图像特征与LLM不同的头部对齐，从而实现视觉-语言特征的深度融合。

训练

（1）预训练

数据采用图像-文本对，分成2个步骤：

采用image captioning loss，即预测文本中的下一个单词
采用image caption和Referring Expression Comprehension（REC）的混合训练任务。REC的训练任务是输出图像中物体的坐标，例如："Question: Where is the object?” and “Answer: [[x0, y0, x1, y1]]”.

（2）有监督微调SFT

训练得到的模型称为CogVLM-Chat

采用高质量的多任务SFT数据，总共约50w VQA对数据

迭代8000次，batch size=640，基础学习率采用10-5，为了防止LLM过拟合，LLM部分的学习率是其他部分学习率的0.1倍。除了ViT外，其余部分的网络参数都进行更新。

Qwen-VL（2023/08）

来自阿里团队

论文：Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond

网络结构

其结构也由三个模块组成：

Vision Encoder：采用的是 OpenCLIP ViT-G/14，在第一和第二阶段的预训练阶段会微调。
Large Language Model：采用 Qwen-7B 作为 LLM，并且在训练的第一阶段保持冻结。
vision language Adapter：采用单层的 Cross Attention 模块，和 Q-Former 类似，包含一组可学习的 Query 向量（ViT是输出作为cross attention的keys）。经消融实验，选择了最优的 256 个 Query，这样视觉特征序列的长度就为固定的256，从而提高了效率。最后将长度为256的视觉特征输入LLM。

输入输出格式

图像输入：在固定长度为256的视觉特征嵌入的前后，加上特殊的标记符<img>和</img>
bounding box的输入输出：对应任意的bbox，要标准化到[0,1000]；将坐标转化为指定的字符串形式："(Xtopleft, Ytopleft),(Xbottomright, Ybottomright)". 这个字符被分词成文本，不需要额外的位置词汇；为了与常规的文本字符串区分，在bbox字符串前后增加<box>和</box>特殊token；还增加特征字符<ref>和</ref>。