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多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐 精華

發(fā)布于 2024-9-29 16:43
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數(shù)據(jù)集是大模型競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵要素之一，AI大模型的突破得益于高質(zhì)量數(shù)據(jù)的發(fā)展。訓(xùn)練大模型需要大規(guī)模、高質(zhì)量、多模態(tài)的數(shù)據(jù)集，通常需要從各個(gè)領(lǐng)域和多個(gè)數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是文本、圖像、語(yǔ)音、視頻等多種形式。大語(yǔ)言模型訓(xùn)練使用的數(shù)據(jù)集規(guī)模爆發(fā)式增長(zhǎng)。從2018年GPT-1數(shù)據(jù)集約為4.6GB，2020年GPT-3數(shù)據(jù)集達(dá)到了753GB，而ChatGPT的數(shù)據(jù)集為超萬億單詞的人類語(yǔ)言數(shù)據(jù)集（約45TB）。OpenAI并沒有公開訓(xùn)練ChatGPT的相關(guān)數(shù)據(jù)集來源和具體信息，這也形成了一道無形的技術(shù)壁壘。常見的數(shù)據(jù)集如圖1所示，主要由海外開源組織、高校、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、政府機(jī)構(gòu)等掌握。

截至2023年7月底，國(guó)內(nèi)10億參數(shù)以上的各類大模型，已達(dá)113個(gè)，當(dāng)前模型的擴(kuò)展速度比數(shù)據(jù)集快3倍。谷歌研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)集大小至少與模型大小一樣重要，數(shù)據(jù)集和模型大小應(yīng)該大約1:1以達(dá)到給定數(shù)量的訓(xùn)練計(jì)算下的最佳性能。因此下階段AI的突破將得益于高質(zhì)量數(shù)據(jù)，這是大模型性能提升、行業(yè)應(yīng)用落地的關(guān)鍵，能否掌控相應(yīng)的數(shù)據(jù)集，直接決定能否構(gòu)建產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)[1]。

多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)分析與實(shí)踐-AI.x社區(qū)

▲ 圖1 常見多模態(tài)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

一、典型數(shù)據(jù)集及指令分析

現(xiàn)有優(yōu)秀的多模態(tài)大模型如LLAVA[2]、miniGPT4[3]、pink[4]、cogvlm[5]等，具有相似的模型范式，模型結(jié)構(gòu)一般包括VIT、對(duì)齊層、LLM三個(gè)部分。訓(xùn)練流程總體可分為兩個(gè)步驟：

  • pretrain階段：主要采用image caption、VQA數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；
  • finetune階段：使用指令數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，使模型具有特定能力（如對(duì)話能力）。

MLLM數(shù)據(jù)總體可分為三種：

  • image caption — 圖像描述數(shù)據(jù)。通常由圖片文本對(duì)組成，如COYO、LAION、CC3M等；
  • VQA— 圖文問答數(shù)據(jù)。如VQAv2、OKVQA、OCRVQA、TextVQA、ScienceQA；
  • VISUAL GROUNDING— 圖文定位數(shù)據(jù)。通常帶有目標(biāo)坐標(biāo)，如RefCOCO、VisualGenome、Flickr30K等；

下面重點(diǎn)分析cogvlm中使用到的多模態(tài)數(shù)據(jù)集。

1.pretrain階段

1） image caption數(shù)據(jù)

主要使用LAION-2B和COYO-700M數(shù)據(jù)集，為了提高模型的準(zhǔn)確率，作者分別刪除損壞的URL、NSFW圖像、帶有嘈雜字幕的圖像、帶有政治偏見的圖像以及長(zhǎng)寬比大于6或小于1/6的圖像，最后形成大約1.5B規(guī)模的數(shù)據(jù)集用于模型預(yù)訓(xùn)練。

2）帶有坐標(biāo)的image caption數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)集主要來源于LAION-115M數(shù)據(jù)集，由于數(shù)據(jù)中存在位置坐標(biāo)信息，所以需要將位置信息進(jìn)行嵌入。數(shù)據(jù)制作方式參考Kosmos-2[6]，樣例如圖2所示。

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▲ 圖2 Kosmos-2數(shù)據(jù)集標(biāo)注示例圖

  • clip_similarity_vitb32：表示文本和圖像(ViT-B/32) 之間的余弦相似性；
  • clip_similarity_vitl14：表示文本和圖像(ViT-L/14) 之間的余弦相似性；
  • id：唯一的64位整數(shù)ID；
  • url：圖像的url；
  • caption：相應(yīng)的描述；
  • width，height：圖像長(zhǎng)寬；
  • noun_chunks：具有關(guān)聯(lián)坐標(biāo)框（由GLIP預(yù)測(cè)）的名詞塊（由spaCy提?。?；
  • ref_exps：相應(yīng)的引用表達(dá)式。

 2.finetune階段

分別采用了VQA、visual grounding等數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。具體見表1所示。

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▲ 表1 finetune階段使用數(shù)據(jù)集
可以看出，當(dāng)前大模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)范式已基本形成，但是像帶位置信息的grounding數(shù)據(jù)集標(biāo)注方法還是各有特色，通過設(shè)計(jì)不同的標(biāo)注策略和方法能有效提升模型在下游任務(wù)上的泛化能力。
在大模型中，“幻覺”是多模態(tài)指大模型的輸出與圖片實(shí)際內(nèi)容不相符的現(xiàn)象。產(chǎn)生幻覺的主要原因是因?yàn)長(zhǎng)LMs過度依賴語(yǔ)言先驗(yàn)，產(chǎn)生的單詞更可能與指令文本一致，而不考慮圖像本身的內(nèi)容。LLMs，如MiniGPT4和LLaVA，使用合成指令數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)通常很長(zhǎng)，并且涉及圖像中不存在的對(duì)象、活動(dòng)或關(guān)系。
此外，LLMs更傾向于回答yes，主要是因?yàn)長(zhǎng)LMs的微調(diào)數(shù)據(jù)高度不平衡，負(fù)樣本數(shù)據(jù)占比太低，有時(shí)候甚至只包含正向指令，這也導(dǎo)致LLMs不能準(zhǔn)確跟隨人類的指令，因此在訓(xùn)練多模態(tài)大模型時(shí)，需要做到三點(diǎn)：保證豐富的任務(wù)類型；開放結(jié)局的指令和答案，避免模板局限；正負(fù)指令樣本平衡。

二、多模態(tài)大模型實(shí)踐

1模型架構(gòu)

自研多模態(tài)大模型基于LLAVA架構(gòu)如圖3所示，圖片經(jīng)視覺編碼器，再經(jīng)過特征對(duì)齊層輸出維度與大語(yǔ)言模型匹配的詞元向量，合并提示詞生成的詞元向量合并輸入大語(yǔ)言模型，大語(yǔ)言模型會(huì)輸出相應(yīng)的回答。

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▲ 圖3 模型架構(gòu)圖

具體組件構(gòu)成如表2所示。為了使大語(yǔ)言模型能夠看到更豐富的圖像細(xì)節(jié)，視覺編碼器的輸入分辨率越大越好，但是視覺編碼器的訓(xùn)練成本極大，需要使用256片以上的A100GPU訓(xùn)練，當(dāng)前無足夠的計(jì)算資源，采用openai發(fā)布的CLIP-VIT-L-336視覺編碼器，這也是開源的目前分辨率最大的CLIP，后期可以探索使用window-attention在微調(diào)階段增大分辨率。特征對(duì)齊層當(dāng)前采用單線性層，后期可以增加為2～3層線性層增加擬合能力。在多模態(tài)大模型中，語(yǔ)言模型越大，模型理解能力越強(qiáng)，在某些多模態(tài)測(cè)評(píng)中13B的大語(yǔ)言模型比7B強(qiáng)20%，目前大語(yǔ)言模型采用facebook發(fā)布的LLAMA2-7B，后期可以采用13B的語(yǔ)言模型。

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▲ 表2 自研大模型結(jié)構(gòu)

2.數(shù)據(jù)建模

當(dāng)前訓(xùn)練集中數(shù)據(jù)總規(guī)模約為1313.2k，數(shù)據(jù)構(gòu)成如表3所示。由于多模態(tài)大模型數(shù)據(jù)標(biāo)注成本較高，現(xiàn)有數(shù)據(jù)中大部分為開源數(shù)據(jù)，極少部分為自有標(biāo)注數(shù)據(jù)。

當(dāng)前數(shù)據(jù)以對(duì)話為主，能夠訓(xùn)練模型的圖像理解能力，模型擁有基于單張圖片和人類對(duì)話的能力。目前開源數(shù)據(jù)都是英文的，自有場(chǎng)景標(biāo)注數(shù)據(jù)中英文版本都有，訓(xùn)練中采取全英文訓(xùn)練。后期可以加入帶位置的圖像對(duì)話數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練模型的目標(biāo)定位能力，有相關(guān)研究提到這也能減少幻視問題。后期還可以加入視頻文本對(duì)話數(shù)據(jù)，來訓(xùn)練模型跨圖像對(duì)話能力、視頻理解能力。

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▲ 表3 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

自有場(chǎng)景數(shù)據(jù)prompt數(shù)據(jù)構(gòu)建方案如表4所示，以越門經(jīng)營(yíng)為例，數(shù)據(jù)包括提問、選項(xiàng)、回答。

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▲ 表4 數(shù)據(jù)構(gòu)建展示

提問要將神眼場(chǎng)景的含義闡釋清楚，越門經(jīng)營(yíng)包含“飯店把餐桌放在門外”以及“商店把貨物放在門外”。

選項(xiàng)設(shè)置很關(guān)鍵。在定義各個(gè)選項(xiàng)時(shí)，盡量使各個(gè)選項(xiàng)的含義和字面差異大，否則會(huì)出現(xiàn)理由正確但是選項(xiàng)選錯(cuò)的情況；多模態(tài)大模型是因果語(yǔ)言模型，模型做選項(xiàng)時(shí)傾向于選擇離選項(xiàng)最近的選項(xiàng)，所以如果要減少假陽(yáng)性，要把陰性答案放在最后一個(gè)選項(xiàng)；選項(xiàng)要盡量簡(jiǎn)單，要讓模型容易理解。

回答理由盡量簡(jiǎn)單直接，如果模型給的理由給太多，由于因果語(yǔ)言模型以及位置編碼的影響，模型自己說的token影響力會(huì)蓋過真實(shí)的圖像token，從而導(dǎo)致亂選。

回答選項(xiàng)參考LLAVA使用“.\n###\nANSWER:”作為特殊標(biāo)記符號(hào)，便于自動(dòng)化提取。

3.模型訓(xùn)練

 目前模型微調(diào)采用三階段訓(xùn)練，如表5所示。在第1階段使用圖像文本對(duì)訓(xùn)練，可以對(duì)齊視覺編碼器大語(yǔ)言模型模型的特征空間；第二階段使用圖像選擇題、圖像本文對(duì)話訓(xùn)練模型的圖像理解和對(duì)話能力；第三階段使用自有場(chǎng)景選擇題數(shù)據(jù)，可以提升模型在特定場(chǎng)景上的準(zhǔn)確率。

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▲ 表5 訓(xùn)練方案

4.模型效果

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▲ 表6 測(cè)試結(jié)果

表6中det為目標(biāo)檢測(cè)方法，seg為目標(biāo)分割方法，llm為多模態(tài)大模型。多模態(tài)大模型展現(xiàn)出了極強(qiáng)的少樣本能力，用較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)達(dá)到了較高的指標(biāo)。在越門經(jīng)營(yíng)中用較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了比檢測(cè)方法強(qiáng)的準(zhǔn)確率和召回率，可能是受分辨率的影響，在圖像分割任務(wù)（道路積水）上距離傳統(tǒng)分割方法還有一定差距。 

三、總結(jié)與展望

本文主要對(duì)大模型數(shù)據(jù)集進(jìn)行了介紹，對(duì)數(shù)據(jù)多樣性和指令多樣性提出了一些見解。簡(jiǎn)單介紹了團(tuán)隊(duì)在大模型上的一些成果。后續(xù)團(tuán)隊(duì)將持續(xù)關(guān)注多模態(tài)大模型的發(fā)展，持續(xù)優(yōu)化自有大模型。

參考文獻(xiàn)

[1] 大模型數(shù)據(jù)集現(xiàn)狀與啟示.

[2] Visual Instruction Tuning.

[3] MiniGPT-4: Enhancing Vision-language Understanding with Advanced Large Language Models.

[4] Pink: Unveiling the Power of Referential Comprehension for Multi-modal LLMs.

[5] CogVLM: a state-of-the-art-level open visual language model.

[6] Kosmos-2: Grounding Multimodal Large Language Models to the World.

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI遇見云??，作者： 許偉棟



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