Gemini技術(shù)報告解讀：從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應(yīng)該具備哪些能力
大家好，我是HxShine。
前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型，展示了不凡的對話能力和多模態(tài)能力，其表現(xiàn)究竟如何呢？
本文對Gemini報告進行分析，總的來說Gemini模型在圖像、音頻、視頻和文本理解方面表現(xiàn)出卓越的能力。其包括 Ultra、Pro 和 Nano 尺寸，能夠適用于從復(fù)雜推理任務(wù)到設(shè)備內(nèi)存受限用例的各種應(yīng)用。
不像OpenAI接入多模態(tài)能力需要利用多個不同的模型，Google直接在預(yù)訓(xùn)練階段直接接受多模態(tài)的輸入是Gemini的特點之一，它能夠直接處理多模態(tài)的數(shù)據(jù)，并且各項指標都還不錯。另外可以看出具備圖文理解等能力后，再結(jié)合大模型的對話能力，能夠帶來更驚艷的效果體驗。
一、概述
Title：Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
論文地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf
1 Motivation
發(fā)布Google的能與GPT4競爭的大模型，同時兼具多模態(tài)能力，包括文字、圖像、視頻、音頻識別與理解能力。
2 Methods
1）Gemini模型支持4種格式輸入，2種格式輸出
特點：同時支持text文本，image圖像，video視頻和audio音頻輸入，支持文本和圖片的輸出?？梢灾苯犹幚硪纛l文件，不需要將音頻轉(zhuǎn)為文字等。
猜測的訓(xùn)練方法（張俊林：https://www.zhihu.com/question/633684692/answer/3316675674）：
- 多模態(tài)訓(xùn)練方法：Gemini是幾種模態(tài)一起聯(lián)合從頭訓(xùn)練的，包括文本、圖片、音頻、視頻等。這與目前通常的多模態(tài)做法不太一樣，目前的多模態(tài)模型一般是使用現(xiàn)成的語言大模型或者經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練過的圖片模型（比如CLIP的圖片編碼部分），然后利用多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)在此基礎(chǔ)上加上新的網(wǎng)絡(luò)層訓(xùn)練；如果是幾個模態(tài)從頭開始一起訓(xùn)練，那么按理說應(yīng)該都遵循next token prediction的模式，就應(yīng)該是LVM的那個路子，其它模態(tài)的數(shù)據(jù)打成token，然后圖片、視頻等平面數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換成比如16*16=256個token，然后搞成一維線性輸入，讓模型預(yù)測next token，這樣就把不同模態(tài)在訓(xùn)練階段統(tǒng)一起來。
- 解碼結(jié)構(gòu)：Decoder only的模型結(jié)構(gòu)，針對結(jié)構(gòu)和優(yōu)化目標做了優(yōu)化，優(yōu)化目的是大規(guī)模訓(xùn)練的時候的訓(xùn)練和推理的穩(wěn)定性，所以大結(jié)構(gòu)應(yīng)該是類似GPT的Decoder-only預(yù)測next token prediction的模式。目前支持32K上下文。
- 命令理解方面：和GPT一樣，采用多模態(tài)instruct數(shù)據(jù)進行SFT+RM+RLHF三階段，這里的RM部分在訓(xùn)練打分模型的時候，采用了加權(quán)的多目標優(yōu)化，三個目標helpfulness factuality和 safety，猜測應(yīng)該是對于某個prompt，模型生成的結(jié)果，按照三個指標各自給了一個排序結(jié)果。
- 模型大小：從硬件描述部分來看，意思是動用了前所未有的TPU集群，所以推測Gemini Ultra的模型規(guī)模應(yīng)該相當大，猜測如果是MOE大概要對標到GPT 4到1.8T的模型容量，如果是Dense模型估計要大于200B參數(shù)?？紤]到引入視頻音頻（當然是來自于Youtube了，難道會來自TikTok么）多模態(tài)數(shù)據(jù)，所以總數(shù)據(jù)量*模型參數(shù)，會是非常巨大的算力要求，技術(shù)報告說可以一周或者兩周做一次訓(xùn)練。
- 訓(xùn)練細節(jié)：可能分成多個階段，最后階段提高了領(lǐng)域數(shù)據(jù)的混合配比，猜測應(yīng)該指的是邏輯和數(shù)學(xué)類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加了配比，目前貌似很多這么做的，對于提升模型邏輯能力有直接幫助。
- 代碼能力：AlphaCode2是在Gemini pro基礎(chǔ)上，使用編程競賽的數(shù)據(jù)fine-tune出來的，效果提升很明顯，在編程競賽上排名超過85%的人類選手，之前的AlphaCode1超過50%的人類選手；
2）Gemini模型有多個版本，最小有1.8B
特點：其中Nano首先從大模型蒸餾，然后4bit量化。Gemini Nano包含兩個版本：1.8B面向低端手機，3.25B面向高端手機。
3 Conclusion
1）文本理解：Ultra性能超過了GPT4
- Ultra比gpt4效果好，pro比gpt3.5效果好，MMNLU第一次超過人類專家水平。
- Gemini Ultra 在六個不同數(shù)據(jù)集上都是最佳。Gemini Pro是Gemini系列中的第二大模型，效率更高的同時也頗具競爭力。
2）圖像理解：zero-shot效果超過很多微調(diào)后的模型
3）視頻理解：超過之前的few-shot SoTA模型
- 也是取得了SoTA，特別是英語視頻字幕數(shù)據(jù)集（VATEXT、YouCook2）上提升比較大，其他感覺提升沒那么大。相關(guān)評估指標如下：視頻字幕 -> CIDER，NextQA -> WUPS，Perception Test -> top-1 accuracy，ActivityNet-QA -> ActivityNet-QA。
4）不同版Genmini模型的性能
- “事實性” ：涵蓋開放/閉卷檢索和問題回答任務(wù)；
- “長文本” ：涵蓋長篇摘要、檢索和問題回答任務(wù)；
- “數(shù)學(xué)/科學(xué)” ：包括數(shù)學(xué)問題解決、定理證明和科學(xué)考試等任務(wù)；
- “推理” ：需要算術(shù)、科學(xué)和常識推理的任務(wù)；
- “多語言” ：用于多語言翻譯、摘要和推理的任務(wù)。
Nano2模型很多超過了Pro版本的50%，部分達到90的水平，效果還不錯。
5）多語種翻譯：性能超過GPT4
翻譯能力也是比GPT-4好，WMT23指標中4個有3個超過GPT4的表現(xiàn)。
6）圖像理解數(shù)據(jù)集：MMMU數(shù)據(jù)集表現(xiàn)
- MMMU（Yue et al., 2023）：是最近發(fā)布的評估基準，由6個學(xué)科的圖像問題組成，每個學(xué)科內(nèi)有多個主題，需要大學(xué)水平的知識來解決這些問題。
- Gemini Ultra將最先進的結(jié)果提高了 5 個百分點以上，6個學(xué)科中有5個學(xué)科中超越了之前的最佳成績，展示了其多模態(tài)推理能力。
二、詳細內(nèi)容
1 多模態(tài)推理能力：識別手寫答案，對物理問題進行解答
特點：識別書寫結(jié)果，這個和OpenAI之前演示的根據(jù)草圖寫前端代碼是一樣的，不過識別的準確率是存疑的。
2 多模態(tài)推理能力：重新組織子圖順序
- Gemini的多模態(tài)推理能力可生成用于重新排列子圖的matplotlib代碼。
- Prompt：識別當前子圖的結(jié)果，重新組織子圖的順序并解釋。
解決此任務(wù)需要模型具備以下能力：
- (1) 識別圖中描繪的函數(shù)；
- (2) 逆向圖形來推斷生成子圖的代碼；
- (3) 按照指令將子圖放置在所需的位置；
- (4) 抽象推理，推斷指數(shù)圖必須留在原來的位置，因為正弦圖必須為 3 維圖移動。
3 圖像生成能力：多模態(tài)理解+圖像生成
要具備上面的功能需要以下能力：
- （1）識別圖像中的顏色。這個難度不大。
- （2）生成文字+圖片結(jié)果。這個難度好像也沒有那么大，可能有two-stage的實現(xiàn)方法或者end-to-end的實現(xiàn)方法。不太確定google用的哪種方法。
4 語音理解能力：具備語音識別和語音翻譯能力
對比的是OpenAI的Whisper，看著Gemini就是把多個SoTA模型包裝起來了。
5 多模態(tài)理解：支持圖片+音頻輸入
這個gptv+加個語音轉(zhuǎn)文字的模型可以做，這里的特點可能是直接用一個模型就可以解決？
三、多模態(tài)能力展示
1 幾何推理能力：求平行四邊形的高
2 視覺多模態(tài)推理能力：根據(jù)圖片確定地點
3 多語言常識推理：識別中文關(guān)系圖
4 視頻理解能力：分析視頻中的人如何提升足球技術(shù)
四、總結(jié)
- ?直接支持多模態(tài)的能力是Gemini的特點，Google從預(yù)訓(xùn)練階段就統(tǒng)一了多模態(tài)大模型的訓(xùn)練，該策略也可能是后續(xù)大模型的發(fā)展趨勢，但是其具體實現(xiàn)方法、帶來的增益、以及cost還未知。OpenAI多模態(tài)的能力是引入（支持語音）其他模型或者通過插件（支持圖像）來實現(xiàn)。
- Gemini的多模態(tài)能力比GPT4-V要強，科學(xué)推理能力可能稍微弱于GPT4。
- 圖文理解+視頻理解等多模態(tài)能力與最新的大模型強強組合確實能帶來驚艷的效果，但是其穩(wěn)定性，是否真實能落地還有待進一步觀察。例如結(jié)合圖像信息求平行四邊行的高，在教育領(lǐng)域相對于純文本可能會更有價值，但是OCR等技術(shù)還面臨魯棒性偏差的問題，Google的模型段時間應(yīng)該還是沒辦法解決這些問題。
本文轉(zhuǎn)載自 ??NLP PaperWeekly??，作者： NLP PaperWeekly
