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多模態(tài)GPT:國內(nèi)發(fā)布一款可以在線使用的多模態(tài)聊天機(jī)器人!

深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 來源:深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 2023-05-12 09:55 ? 次閱讀
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使用視覺和語言指令訓(xùn)練一個(gè)多模態(tài)聊天機(jī)器人!

基于開源多模態(tài)模型OpenFlamingo,作者使用公開數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了各種視覺指令數(shù)據(jù),包括視覺問答、圖像字幕、視覺推理、文本 OCR 和視覺對話。此外,還使用僅包含語言指令數(shù)據(jù)的語言模型組件進(jìn)行了訓(xùn)練。

視覺和語言指令的聯(lián)合訓(xùn)練有效提高了模型的性能!

具體細(xì)節(jié)就跟隨小編繼續(xù)往下看看吧~

總結(jié)

本文提出一種多模態(tài)GPT(視覺、語言),與人類進(jìn)行多輪對話,同時(shí)設(shè)計(jì)了統(tǒng)一化多模態(tài)的指令數(shù)據(jù)模板

能夠遵循的指令類型:生成詳細(xì)的標(biāo)題、計(jì)算特定的對象、處理一般的詢問

基準(zhǔn)模型:OpenFlamingo(用LoRA方式訓(xùn)練)

聯(lián)合訓(xùn)練的數(shù)據(jù):1.純文本數(shù)據(jù) 2.圖像-文本數(shù)據(jù)

其他的一些多模態(tài)GPT模型:GPT-4[1]、Mini-GPT[2]、LLaVA[3]

提到的其他LLM:Vicuna[4]、LLaMA[5]

提到的其他數(shù)據(jù)集:VQA v2.0、Ok-vqa、GQA、CLEVR、NLVR

1.引言

人類交流/理解世界的方式:視覺、語言等

AI智能助手的作用:根據(jù)多種模態(tài)的指令,理解人類意圖,完成各種任務(wù)

之前的方法:將視覺表示與LLM的輸入空間對齊,隨后利用LLM中的原始自我注意來處理視覺信息

本文的方法:微調(diào)Flamingo(開源)

視覺編碼器

門限交叉注意力機(jī)制

預(yù)訓(xùn)練使用“圖文對”數(shù)據(jù)

統(tǒng)一多模態(tài)的指令模板

語言數(shù)據(jù)、語言-視覺數(shù)據(jù),進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練

本文目標(biāo):在多模態(tài)對話任務(wù)上,接近人的性能表現(xiàn)

2.統(tǒng)一指令模板

主要是提出了一個(gè)統(tǒng)一的訓(xùn)練數(shù)據(jù)模板,把以下兩種數(shù)據(jù)整合起來,提高模型理解能力

2.1 僅語言的指令模板

d79a4b50-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

僅包含語言的指令提示模板

{instruction},{input}為輸入文本,{response},用于計(jì)算損失

使用數(shù)據(jù):

Dolly15k數(shù)據(jù)集

AlpacaGPT4數(shù)據(jù)集

2.2 視覺-語言的指令模板

d7af6f3a-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

包含視覺-語言的指令提示模板

其中,{question}是原始文本,是表示圖像存在的token,{response}、用于計(jì)算損失

使用數(shù)據(jù)集:

LLaVA

Mini-GPT4

A-OKVQA

COCOcaption(不直接作為訓(xùn)練集,而是用GPT-4轉(zhuǎn)化,再加入訓(xùn)練集)

OCRVQA

上述合成指令使得訓(xùn)練集較為豐富,則模型能夠更健壯

圖像描述的指令,舉例如下:

d7c48348-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

本文方法

d7dc55ea-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

模型結(jié)構(gòu)圖

基線模型:open-flamingo模型

組成:

視覺編碼器:CLIP

感知重采樣

語言解碼器:LLaMA (自注意力、交叉注意力、FFW中加入LoRA,便于微調(diào))

訓(xùn)練數(shù)據(jù):用2.1和2.2兩種數(shù)據(jù),進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練

訓(xùn)練過程:通過預(yù)測文本的下一個(gè)標(biāo)記進(jìn)行訓(xùn)練,只有{responce}和標(biāo)記參與損失計(jì)算

4.實(shí)驗(yàn)

實(shí)驗(yàn)設(shè)置:

實(shí)驗(yàn)參數(shù) 取值
GPU A100*8
epoch 1
batch_size 1
LoRA參數(shù)更新 每16輪
learningrate 1e-5

Demos展示:

給出一個(gè)烤千層面的食譜,并告訴用戶在哪里吃到它

d7fc15a6-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

能夠識別埃隆·馬斯克的形象,并回答關(guān)于埃隆·馬斯克的問題

d8337690-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

我知道照片上有4個(gè)女人,也知道她們在做什么

d858884a-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

認(rèn)得出電影,也知道電影是由哪個(gè)電影公司制作的

d87ee3be-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

能識別圖像中的人物,并認(rèn)識該書的作者

d8a9a662-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

可以回答關(guān)于用戶旅行的一般問題

d8cdcefc-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

可以為圖像生成詳細(xì)的描述,并有能力推理得到在圖像中的季節(jié)

d8ec6484-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

在線網(wǎng)站

感興趣可以去官方網(wǎng)站[6]去嘗試下,真的很棒!點(diǎn)擊閱讀原文也可直達(dá)!

d9263600-f062-11ed-90ce-dac502259ad0.png

缺點(diǎn)是好像只支持英文~

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:多模態(tài)GPT:國內(nèi)發(fā)布一款可以在線使用的多模態(tài)聊天機(jī)器人!快來把玩~

文章出處:【微信號:zenRRan,微信公眾號:深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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