位元組團隊提出猞猁Lynx模型：多模態LLMs理解認知生成類別榜單SoTA

當前大語言模型 (Large Language Models, LLMs) 如 GPT4 在遵循給定圖像的開放式指令方面表現出了出色的多模態能力。然而，這些模型的性能嚴重依賴於對網路結構、訓練資料和訓練策略等方案的選擇，但這些選擇並沒有在先前的文獻中被廣泛討論。此外，目前也缺乏合適的基準 (benchmarks) 來評估和比較這些模型，限制了多模態 LLMs 的 發展。

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• #論文：https://arxiv.org/abs/2307.02469
• #網址：https://lynx-llm.github.io/
• #程式碼：https://github.com/bytedance/lynx-llm

#在這篇文章中，作者從定量和定性兩個方面對此類模型的訓練進行了系統和全面的研究。設定了20 多種變體，對於網路結構，比較了不同的LLMs 主幹和模型設計；對於訓練數據，研究了數據和採樣策略的影響；在指令方面，探討了多樣化提示對模型指令跟隨能力的影響。對於 benchmarks ，文章首次提出包括影像和視訊任務的開放式視覺問答評估集 Open-VQA。

基於實驗結論，作者提出了 Lynx，與現有的開源GPT4-style 模型相比，它在表現出最準確的多模態理解能力的同時，也保持了最佳的多模態生成能力。

評估方案

不同於典型的視覺語言任務，評估GPT4-style 模型的主要挑戰在於平衡文本生成能力和多模態理解準確度兩個面向的表現。為了解決這個問題，作者提出了一個包含視訊和圖像資料的新 benchmark Open-VQA，並對目前的開源模型進行了全面的評估。

具體來說，採用了兩種量化評估方案：

• #收集開放式視覺問答(Open-VQA) 測試集，其包含關於物件、OCR、計數、推理、動作辨識、時間順序等不同類別的問題。有別於有標準答案的 VQA 資料集，Open-VQA 的答案是開放式的。為了評估 Open-VQA 上的效能，使用 GPT4 作為判別器，其結果與人類評估有 95% 的一致性。
• 此外，作者採用了由mPLUG-owl [1] 提供的OwlEval 資料集來評估模型的文本生成能力，雖然只包含50 張圖片82 個問題，但涵蓋故事生成、廣告生成、程式碼產生等多元問題，並招募人工標註員對不同模型的表現進行評分。

結論

為了深入研究多模態LLMs 的訓練策略，作者主要從網路結構（前綴微調/ 交叉注意力）、訓練資料（資料選擇及組合比例）、指示（單一指示/ 多樣化指示）、LLMs 模型（LLaMA [5]/Vicuna [6]）、影像像素（420/224）等多個面向設定了二十多種變體，透過實驗得出了以下主要結論：

• 多模態 LLMs 的指示遵循能力不如 LLMs。 例如，InstructBLIP [2] 傾向於不管輸入指令如何都產生簡短的回复，而其他模型傾向於產生長句子而不考慮指令，作者認為這是由於缺乏高質量和多樣化的多模態指令資料所導致的。
• 訓練資料的品質對模型的效能至關重要。 基於在不同的數據上進行實驗的結果，發現使用少量的高品質數據比使用大規模的噪音數據表現得更好。作者認為這是生成式訓練和對比式訓練的區別，因為生成式訓練是直接學習字的條件分佈而不是文字和圖像的相似度。因此，為了更好的模型性能，在數據方面需要滿足兩點：1）包含高品質的流暢文字；2）文字和圖像內容對齊得較好。
• 任務和提示對零樣本 (zero-shot) 能力至關重要。 使用多樣化任務和指令可以提升模型在未知任務上的零樣本產生能力，這與純文字模型中的觀察結果一致。
• 平衡正確性和語言生成能力是很重要的。 如果模型在下游任務(如VQA) 上訓練不足，更可能產生與視覺輸入不符的編造的內容；而如果模型在下游任務中訓練過多，它則傾向於生成短答案，將無法按照使用者的指示產生較長的答案。
• 前綴微調 (prefix-finetuning, PT) 是目前對 LLMs 進行多模態適配的最佳方案。 在實驗中，prefix-finetuning 結構的模型能更快地提升對多樣化指示的遵循能力，比交叉注意力 (cross-attention, CA) 的模型結構更容易訓練。 （prefix-tuning 和cross-attention 為兩種模型結構，具體見Lynx 模型介紹部分）

##Lynx 模型

作者提出了 Lynx（猞猁）—— 進行了兩階段訓練的prefix-finetuning 的GPT4-style 模型。在第一階段，使用大約 120M 圖像- 文字對來對齊視覺和語言嵌入(embeddings) ；在第二階段，使用20 個圖像或視頻的多模態任務以及自然語言處理(NLP ) 資料來調整模型的指令遵循能力。

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Lynx 模型的整體結構如上圖 Figure 1 所示。

視覺輸入經過視覺編碼器處理後得到視覺令牌(tokens) $$W_v$$，經過映射後與指令tokens $$W_l$$ 拼接作為LLMs 的輸入，在本文中將此結構稱為「prefix-finetuning」以區別於如Flamingo [3] 所使用的 cross-attention 結構。

此外，作者發現，透過在凍結 (frozen) 的 LLMs 某些層後添加適配器 (Adapter) 可以進一步降低訓練成本。

模型效果

作者評估了現有的開源多模態LLMs 模型在 Open-VQA、Mme [4]及OwlEval 人工測評上的表現（結果見後文圖表，評估細節見論文）。可以看到 Lynx 模型在 Open-VQA 影像和視訊理解任務、OwlEval 人工測評及 Mme Perception 類別任務中都取得了最好的表現。 其中，InstructBLIP 在多數任務中也實現了高效能，但其回應過於簡短，相較而言，在大多數情況下Lynx 模型在給出正確的答案的基礎上提供了簡明的理由來支撐回复，這使得它對用戶更友好（部分cases 見後文Cases 展示部分）。

1. 在Open-VQA 影像測試集上的指標結果如下圖Table 1 所示：

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2. 在Open-VQA 影片測試集上的指標結果如下圖Table 2 所示。

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3. 選取 Open-VQA 中得分排名靠前的模型進行 OwlEval 評估集上的人工效果評估，其結果如上圖 Figure 4 所示。從人工評估結果可以看出 Lynx 模型具有最佳的語言生成效能。

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#4. 在Mme benchmark 測試中，Perception 類別任務獲得最好的表現，其中 14 類別子任務中有7 個表現最優。 （詳細結果請見論文附錄）

Cases 展示

#Open-VQA 圖片cases

OwlEval cases

Open-VQA 影片case

#總結

在本文中，作者透過二十多種多模態LLMs 變種的實驗，確定了以prefix-finetuning 為主要結構的Lynx 模型並給出開放式答案的Open-VQA 評估方案。實驗結果顯示 Lynx 模型表現最準確的多模態理解準確度的同時，維持了最佳的多模態生成能力。

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