近段时间来，AI 对话助手在语言任务上取得了不小的进展。这种显著的进步不只是基于 LLM 强大的泛化能力，还应该归功于指令调优。这涉及到在一系列通过多样化和高质量指令的任务上对 LLM 进行微调。
借助指令调优获得零样本性能的一个潜在原因是，它内化了上下文。这很重要，特别是当用户输入跳过常识性的上下文时。通过纳入指令调优，LLM 获得了对用户意图的高度理解，即使在以前未见过的任务中也能表现出更好的零样本能力。
然而，一个理想的 AI 对话助手应该能够解决涉及多种模态的任务。这需要获得一个多样化和高质量的多模式指令跟随数据集。比如，LLaVAInstruct-150K 数据集（也被称为 LLaVA）就是一个常用的视觉 - 语言指令跟随数据集，它是使用 COCO 图像、指令和从 GPT-4 中获得的基于图像说明和目标边界框的响应构建的。但 LLaVA-Instruct-150K 具有三个局限性：有限的视觉多样性；使用图片作为单一视觉数据；上下文信息仅包含语言形态。
为了推动 AI 对话助手突破这些限制，来自新加坡南洋理工大学、微软雷蒙德研究院的学者们提出了多模态上下文指令调优数据集 MIMIC-IT，这是一个包含 280 万条多模态上下文指令 - 相应对的数据集，涵盖各种现实生活场景。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.05425.pdf
此外，为了高效地生成指令 - 响应对，研究者还介绍了「Sythus」，这是一个受 self-instruct 方法启发的指令 - 响应注释的自动化 pipeline。Sythus 采用系统信息、视觉注释和上下文中的例子来指导语言模型（GPT-4 或 ChatGPT）根据视觉语境生成指令 - 响应对，针对视觉语言模型的三个基本能力：感知、推理和规划。此外，英文的指令和响应被译成七种语言，以支持多种语言的使用。
特别值得注意的是，研究者在 MIMIC-IT 上训练了基于 OpenFlamingo 的多模态模型「Otter」。通过 ChatGPT、人类两个方面的评估，Otter 的多模态能力超越了近期的其他视觉 - 语言模型。
在一系列 Demo 中，研究者展示了 Otter 的多模态问答能力：
Q：接下来出哪张牌？
A：八筒。这样你就能留着四条和五条，等着凑成顺子。
Q：我想着陆了，怎么操作？
A：按一次左下按钮，左转，要着陆时拉右边的手刹。
Q：接下来怎么办？
A：把球传到中路，跑到球门，寻找进球机会。
接下来，让我们看看研究细节。
MIMIC-IT 資料集包括 280 萬個多模態指令 - 回應對，涵蓋了基本能力：感知、推理和計劃。每個指令都伴隨著多模態的對話背景，使在 MIMIC-IT 上訓練的 VLM 能夠在互動式指令中表現出很好的熟練度，並能進行零樣本的概括。
比起LLaVA，MIMIC-IT 的特性包括：
(1) 多樣化的視覺場景，包含了一般場景、自我中心視角場景和室內RGB-D 影像等不同資料集的影像和影片；
(2) 多個圖像（或一個視訊）作為視覺資料；
(3) 多模態的上下文訊息，包括多個指令- 響應對和多個圖像或視訊；
(4) 支援八種語言，包括英文、中文、西班牙文、日文、法文、德文、韓文和阿拉伯文。
下圖進一步展示了二者的指令- 回應對對比（黃色方框為LLaVA）：
如表1 所示，MIMIC-IT 的資料來源來自七個資料集：COCO、Spot-the-diff (SD)、ScanNetV2 (SN)、VisualStorytelling (VIST) 、DenseCaption /Activity caption（DC）、TVCaption（TVC）和Ego4D（E4D）。 「上下文」這一列的「lang.」表示語言，「vis.」表示視覺。
同時，研究者提出了Sythus（圖3），這是一個自動化pipeline，用於產生多種語言的高品質指令- 響應對。在 LLaVA 提出的框架基礎上，研究者利用 ChatGPT 來產生基於視覺內容的指令 - 回應對。為了確保產生的指令 - 回應對的質量，該 pipeline 將系統資訊、視覺註釋和上下文中的樣本作為 ChatGPT 的 prompt。系統資訊定義了所產生的指令 - 響應對的預期語氣和風格，而視覺註釋則提供了基本的圖像信息，如邊界框和圖像描述。上下文中的樣本幫助 ChatGPT 在語境中學習。
由於核心集的品質會影響後續的資料收集過程，研究者採用了一個冷啟動策略，在大規模查詢之前加強上下文中的樣本。在冷啟動階段，採用啟發式方法，僅透過系統資訊和視覺註釋來 prompt ChatGPT 收集上下文中的樣本。這個階段只有在確定了令人滿意的上下文中的樣本後才結束。在第四步，一旦獲得指令- 回應對，pipeline 會將它們擴展為中文（zh）、日文（ja）、西班牙文（es）、德文（de）、法文（fr）、韓文（ko）和阿拉伯語（ar）。進一步的細節，可參考附錄 C，具體的任務 prompt 可以在附錄 D 中找到。
隨後，研究者展示了MIMIC-IT 資料集的各種應用以及在其上訓練的視覺語言模型(VLM) 的潛在能力。首先，研究者介紹了使用 MIMIC-IT 資料集開發的上下文指令調優模型 Otter。而後，研究者探索了在 MIMIC-IT 資料集上訓練 Otter 的各種方法，並討論了可以有效使用 Otter 的眾多場景。
圖 5 是 Otter 在不同場景下的回應實例。由於在 MIMIC-IT 資料集上進行了訓練，Otter 能夠為情境理解和推理、上下文樣本學習、自我中心的視覺助手服務。
最後，研究者在一系列基準測試中對 Otter 與其他 VLM 的表現進行了比較分析。
ChatGPT 評估
#下表2 展示了研究者利用MMAGIBench 架構[43] 對視覺語言模型的感知和推理能力進行廣泛的評估。
人類評估
Multi-Modality Arena [32] 使用Elo 評級系統來評估VLM 回應的有用性和一致性。圖 6 (b) 顯示 Otter 展示了卓越的實用性和一致性，在最近的 VLM 中獲得了最高的 Elo 評級。
少樣本上下文學習基準評估
#Otter 基於OpenFlamingo 進行微調，OpenFlamingo 是一種專為多模態上下文學習而設計的架構。使用 MIMIC-IT 資料集進行微調後，Otter 在 COCO 字幕 (CIDEr) [27] 少樣本評估（見圖 6 (c)）上的表現明顯優於 OpenFlamingo。正如預期的那樣，微調也帶來了零樣本評估的邊際性能增益。
#圖 6：ChatGPT 影片理解的評估。
缺陷。雖然研究者已經迭代改進了系統訊息和指令 - 回應範例，但 ChatGPT 容易出現語言幻覺，因此它可能會產生錯誤的回應。通常，更可靠的語言模型需要 self-instruct 資料產生。
未來工作。未來，研究者計劃支援更多具體 AI 資料集，例如 LanguageTable 和 SayCan。研究者也考慮使用更值得信賴的語言模型或生成技術來改進指令集。
以上是280萬條多模態指令-響應對，八種語言通用，首個涵蓋視訊內容的指令資料集MIMIC-IT來了的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
