DAMO 아카데미의 mPLUG-Owl 데뷔: GPT-4 다중 모드 기능을 따라잡는 모듈식 다중 모드 대형 모델

순수 텍스트 대형 모델이 부상하고 있으며, 멀티모달 분야에서 멀티모달 대형 모델 작업이 등장하기 시작했습니다. 표면적으로 가장 강력한 GPT-4는 이미지를 읽을 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있지만 아직 공개되지 않았습니다. 대중은 경험을 위해 연구하므로 연구가 없습니다. 커뮤니티는 이러한 방향으로 연구하고 소스를 오픈하기 시작했습니다. MiniGPT-4 및 LLaVA가 등장한 직후 Alibaba DAMO Academy는 모듈식 구현을 기반으로 하는 대규모 다중 모드 모델인 mPLUG-Owl을 출시했습니다.

mPLUG-Owl은 Alibaba Damo Academy의 mPLUG 시리즈 최신작입니다. mPLUG 시리즈의 모듈식 교육 아이디어를 이어가고 LLM을 대규모 다중 모드 모델로 업그레이드합니다. mPLUG 시리즈 작업에서는 이전 E2E-VLP, mPLUG 및 mPLUG-2가 각각 ACL2021, EMNLP2022 및 ICML2023에 의해 승인되었습니다. 그중 mPLUG 작업은 초인적인 결과로 VQA 목록에서 1위를 차지했습니다.

오늘 우리는 mPLUG-Owl을 소개하겠습니다. 이 작품은 수많은 사례를 통해 뛰어난 다중 모달 기능을 보여줄 뿐만 아니라 시각적 관련 명령 이해를 위한 종합 테스트 세트 OwlEval을 최초로 제안합니다. 수동 평가를 통해 LLaVA, MiniGPT-4, BLIP-2 및 시스템 기반 MM-REACT를 포함한 기존 모델을 통합함으로써 실험 결과는 mPLUG-Owl이 특히 다중 모드 명령 이해 기능과 다중 모드 명령 이해 능력. 순차 대화 능력 및 지식 추론 능력

논문 링크: https://arxiv.org/abs/2304.14178

코드 링크: https:/ / github.com/ HuggingFace 체험 주소:

https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl

멀티모달 기능 시연비교해보겠습니다 mPLUG-Owl with 기존 작업 mPLUG-Owl의 다중 모달 효과를 느끼기 위해 이 작업에서 평가된 테스트 샘플은 기본적으로 기존 작업에서 나온 것이며 체리 픽 문제를 피한다는 점을 언급할 가치가 있습니다.

아래 그림 6은 mPLUG-Owl의 강력한 다단계 대화 기능을 보여줍니다.

그림 9는 농담 설명의 몇 가지 예를 보여줍니다.

이 연구에서 연구팀은 평가 및 비교 외에도 mPLUG-Owl이 처음에 다중 이미지 연관, 다중 언어, 텍스트 인식 및 문서 이해 및 기타 능력.

그림 10에 표시된 것처럼 다중 그래프 상관 데이터는 훈련 단계에서 훈련되지 않지만 mPLUG-Owl은 특정 다중 그래프 상관 기능을 보여주었습니다.

그림 11에서 볼 수 있듯이 mPLUG-Owl은 훈련 단계에서 영어 데이터만 사용하지만 흥미로운 다국어 기능을 보여줍니다. 이는 mPLUG-Owl의 언어 모델이 LLaMA를 사용하기 때문에 이러한 현상이 발생하는 것일 수 있습니다.

mPLUG-Owl은 주석이 달린 문서 데이터에 대해 교육을 받지 않았지만 여전히 특정 텍스트 인식 및 문서 이해 기능을 보여주었습니다. 테스트 결과는 그림 12에 나와 있습니다.

방법 소개

본 연구에서 제안하는 mPLUG-Owl의 전체 아키텍처는 그림 2와 같습니다.

모델 구조: 시각적 기본 모듈

(오픈 소스 ViT-L), 시각적 추상화 모듈

및 pre로 구성됩니다. -훈련 언어 ⾔ 모델

(LLaMA-7B) 구성. 시각적 추상화 모듈은 더 길고 세분화된 이미지 특징을 소수의 학습 가능한 토큰으로 요약하여 시각적 정보의 효율적인 모델링을 달성합니다. 생성된 시각적 토큰은 텍스트 쿼리와 함께 언어 모델에 입력되어 해당 응답을 생성합니다.

모델 훈련: 2단계 훈련 방법이 채택되었습니다.

첫 번째 단계: 또한 주요 목적은 시각적 양식과 언어적 양식 사이의 관계를 먼저 배우는 것입니다. 이전 작업과 달리 mPLUG-Owl은 기본 시각적 모듈을 동결하면 시각적 지식과 텍스트 지식을 연관시키는 모델의 능력이 제한될 것이라고 제안합니다. 따라서 mPLUG-Owl은 첫 번째 단계에서 LLM의 매개변수만 동결하고 LAION-400M, COYO-700M, CC 및 MSCOCO를 사용하여 Visual Basic 모듈과 Visual Summary 모듈을 교육합니다.

두 번째 단계: mPLUG와 mPLUG-2의 서로 다른 양식의 혼합 훈련이 서로 유익하다는 발견을 계속하면서 Owl은 두 번째 단계의 명령 미세 조정 훈련에서 일반 텍스트 명령 데이터(Alpaca+의 52k)도 사용합니다. . Vicuna의 90k + Baize의 50k) 및 다중 모드 명령 데이터(LLaVA의 150k). 저자는 상세한 절제 실험을 통해 명령어 이해와 같은 측면에서 순수 텍스트 명령어 미세 조정 도입이 가져오는 이점을 검증했습니다. 두 번째 단계에서는 시각적 기본 모듈, 시각적 요약 모듈 및 원본 LLM의 매개 변수가 고정되어 있으며 LoRA를 참조하면 명령어 미세 조정을 위해 적은 수의 매개 변수가 있는 어댑터 구조만 LLM에 도입됩니다.

실험 결과

SOTA 비교

다양한 모델의 다중 모드 기능을 비교하기 위해 이 작업에서는 다중 모드 명령 평가 세트 OwlEval을 구축합니다. 현재 적합한 자동 지표가 없으므로 모델 응답의 수동 평가는 Self-Intruct를 참조하세요. 채점 규칙은 다음과 같습니다. A="정확하고 만족스럽습니다"; B="일부 불완전하지만 허용 가능"; 지시를 받았으나 응답에 명백한 오류가 있었습니다."; D="완전히 관련이 없거나 잘못된 응답입니다."

비교 결과는 아래 그림 3과 같습니다. 실험 결과 Owl이 기존 OpenFlamingo, BLIP-2, LLaVA, MiniGPT-4보다 시각적 관련 명령 응답 작업에서 더 우수하다는 것이 입증되었습니다.

다차원적 능력비교

다중 명령 응답 작업에는 명령 이해, 시각적 이해, 그림의 텍스트 이해, 추론과 같은 여러 능력이 포함됩니다. 세부적인 방식으로 모델의 다양한 기능 수준을 탐색하기 위해 이 기사에서는 다중 모달 시나리오의 6가지 주요 기능을 추가로 정의하고 관련 기능 요구 사항과 응답에 반영된 OwlEval의 각 테스트 명령에 수동으로 주석을 추가합니다. 모델은 어떤 능력을 습득했는지.

결과는 아래 표 6과 같습니다. 실험의 이 부분에서 저자는 훈련 전략 및 다중 모드 명령 미세 조정 데이터의 유효성을 검증하기 위해 Owl ablation 실험을 수행했을 뿐만 아니라, 이전 실험에서 가장 좋은 성능을 보였습니다. Baseline—MiniGPT4를 비교한 결과 모든 기능 측면에서 Owl이 MiniGPT4보다 나은 것으로 나타났습니다.

위 내용은 DAMO 아카데미의 mPLUG-Owl 데뷔: GPT-4 다중 모드 기능을 따라잡는 모듈식 다중 모드 대형 모델의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!