什么，最懂表情包的中文開(kāi)源大模型出現(xiàn)了？？！

就在最近，來(lái)自清華的一個(gè)叫VisualGLM-6B的大模型在網(wǎng)上傳開(kāi)了來(lái)，起因是網(wǎng)友們發(fā)現(xiàn)，它連表情包似乎都能解讀！

像這個(gè)臘腸犬版蒙娜麗莎，它不僅準(zhǔn)確理解了這是臘腸犬與蒙娜麗莎的“合體照”，還點(diǎn)出了這只是一幅虛構(gòu)作品：

又像是這個(gè)正在出租車后熨衣斗的男子，它也一眼看出了“不對(duì)勁”的地方：

值得一提的是，在此前GPT-4剛發(fā)布時(shí)，網(wǎng)友們也同樣將它用來(lái)測(cè)了測(cè)常識(shí)理解能力：

就如同弱智吧問(wèn)題是大模型語(yǔ)言理解能力的benchmark一樣，表情包簡(jiǎn)直就是大模型圖片理解能力的benchmark。

要是它真能理解網(wǎng)友們奇奇怪怪的表情包，那AI簡(jiǎn)直沒(méi)有什么不能get到的信息點(diǎn)了?。?/p>

我們趕緊測(cè)試了一波，看看它究竟效果如何。

gif也能看懂，但解讀太過(guò)正經(jīng)

目前，VisualGLM-6B已經(jīng)推出了網(wǎng)頁(yè)端試玩版。

只需要在Hugging Face的試玩界面上傳圖片，再與它進(jìn)行“對(duì)話”，它就能生成理解圖片的結(jié)果：

先試試初級(jí)難度的表情包。

官方給出了幾個(gè)問(wèn)題示例，例如“描述一下這個(gè)場(chǎng)景”、“這是什么東西”、“這張圖片描述了什么”，我們就先嘗試一下這幾個(gè)問(wèn)題。

輸入一只正在聽(tīng)歌的小貓，讓VisualGLM-6B描述一下表情包中的場(chǎng)景：

還不錯(cuò)，VisualGLM-6B準(zhǔn)確get了小貓享受音樂(lè)或使用電子設(shè)備這個(gè)過(guò)程！

再輸入一個(gè)章魚(yú)哥表情包，問(wèn)它“這是什么東西”：

也沒(méi)問(wèn)題?？雌饋?lái)能拿給爸媽用了（手動(dòng)狗頭）。

再試試用吃飯小狗，讓VisualGLM-6B解讀一下這張圖片描述了什么：

看起來(lái)初級(jí)表情包都沒(méi)什么問(wèn)題，是時(shí)候加大力度了。

上傳一個(gè)gif試試？第一眼似乎沒(méi)有問(wèn)題：

但再換一個(gè)gif試試就會(huì)發(fā)現(xiàn)，它似乎只理解了第一幀圖像，猜測(cè)是不是“主角在試圖抓住或捕捉它”，但實(shí)際上只是在扔鈔票：

與之前的一些圖片理解AI不同，VisualGLM-6B在解讀時(shí)會(huì)著重介紹表情包角色中的面部表情，例如“它看起來(lái)不舒服或者緊張”：

BUT！當(dāng)我們?cè)偕弦稽c(diǎn)難度，給表情包配上文字之后，它就無(wú)法理解表情包的含義了：

尤其是這種靠配文傳達(dá)表情包精髓的，VisualGLM-6B就會(huì)開(kāi)始展現(xiàn)“瞎解讀”的功底：

如果圖像拼接太多，它還會(huì)出現(xiàn)奇怪的bug，例如把摸魚(yú)狗頭人認(rèn)成大鯊魚(yú)：

而且，它在描述表情包的時(shí)候整體比較正經(jīng)，不會(huì)解讀圖像以外的“用意”。

例如，有網(wǎng)友測(cè)試了一下經(jīng)典的“熊貓人顯卡”表情包：

以及周星馳的經(jīng)典“我全都要”表情包：

顯然VisualGLM-6B能大致理解圖片的場(chǎng)景，但對(duì)于表情包的配文就無(wú)法理解了。

總結(jié)一下，對(duì)于包含經(jīng)典作品角色的表情包，或是經(jīng)過(guò)文字加工前的“原始”表情包，VisualGLM-6B能說(shuō)出這個(gè)角色的名字，或是描述出其中的場(chǎng)景：

雖然也可以讓它描述情緒，不過(guò)AI看出來(lái)的情緒，可能和最終表情包表達(dá)的情緒不太一樣：

但一旦表情包加上了文字、或是被P進(jìn)了新場(chǎng)景，VisualGLM-6B就會(huì)因?yàn)闊o(wú)法解讀圖片中文字的意思，而變得“看不懂?！绷?。

△有時(shí)候還會(huì)解讀錯(cuò)亂，例如狗看成豬

那么，擁有一部分解讀表情包能力的VisualGLM-6B，究竟是什么來(lái)頭？

多模態(tài)對(duì)話VisualGLM-6B，最低只需8.7G顯存

事實(shí)上，VisualGLM-6B并非專門(mén)為“表情包解讀”而開(kāi)發(fā)。

它是由智譜AI和清華大學(xué)KEG實(shí)驗(yàn)室打造的開(kāi)源多模態(tài)對(duì)話模型，主要用于中文圖像理解，解讀表情包可以說(shuō)只是它被開(kāi)發(fā)出來(lái)的一個(gè)“副業(yè)”。

它的正經(jīng)用法，一般是醬嬸的：

提起這個(gè)團(tuán)隊(duì)，大家更熟悉的可能是ChatGLM-6B大模型。

后者此前我們有作介紹：

它是“清華系ChatGPT”的一員，2022年8月發(fā)布，共62億規(guī)模參數(shù)，支持中英雙語(yǔ)對(duì)話。

上線4天就突破6k star，目前已經(jīng)近25k。

據(jù)介紹，VisualGLM-6B正是在ChatGLM-6B的基礎(chǔ)上完成：

ChatGLM-6B負(fù)責(zé)它的語(yǔ)言模型部分，圖像部分則通過(guò)訓(xùn)練BLIP2-Qformer構(gòu)建起視覺(jué)模型與語(yǔ)言模型的“橋梁”。

因此，VisualGLM-6B整體模型共78億參數(shù)。

具體而言，VisualGLM-6B的預(yù)訓(xùn)練在中英文權(quán)重相同的情況下，在30M高質(zhì)量中文圖文對(duì)和300M經(jīng)過(guò)篩選的英文圖文對(duì)上完成（來(lái)自CogView數(shù)據(jù)集）。

這一訓(xùn)練方法可以將視覺(jué)信息對(duì)齊到ChatGLM的語(yǔ)義空間。

微調(diào)階段，VisualGLM-6B又在長(zhǎng)視覺(jué)問(wèn)答數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，以生成符合人類偏好的答案。

與此同時(shí)，VisualGLM-6B由SwissArmyTransformer (簡(jiǎn)稱“sat” ) 庫(kù)訓(xùn)練，這是一個(gè)支持Transformer靈活修改、訓(xùn)練的工具庫(kù)，支持Lora、P-tuning等參數(shù)高效微調(diào)方法。

最終，本項(xiàng)目既提供了HuggingFace接口，也提供了基于sat的接口。

要說(shuō)VisualGLM-6B最大的特點(diǎn)，便是結(jié)合模型量化技術(shù)，可以讓大家在消費(fèi)級(jí)的顯卡上進(jìn)行本地部署，INT4量化級(jí)別下最低只需8.7G顯存。

具體包含三種部署工具：

一是命令行Demo。執(zhí)行命令：

python cli_demo.py

然后程序便自動(dòng)下載sat模型，大家就可以在命令行中進(jìn)行交互式的對(duì)話了。

輸入指示并回車即可生成回復(fù)，輸入clear可以清空對(duì)話歷史，輸入stop終止程序。

二是基于Gradio的網(wǎng)頁(yè)版Demo。

需要先安裝Gradio：pip install gradio，然后下載并進(jìn)入本倉(cāng)庫(kù)運(yùn)行web_demo.py，最后在瀏覽器中打開(kāi)系統(tǒng)輸出的地址即可使用。

三是API部署。需要安裝額外的依賴：pip install fastapi uvicorn，然后運(yùn)行倉(cāng)庫(kù)中的api.py。

更多細(xì)節(jié)和推理、量化部分的方法就不贅述了，可戳參考鏈接[1]查看官方介紹。

需要注意的是，如官方所述，VisualGLM-6B正處于V1版本，視覺(jué)和語(yǔ)言模型的參數(shù)、計(jì)算量都較小，因此會(huì)出現(xiàn)相當(dāng)多的已知局限性，像圖像描述事實(shí)性/模型幻覺(jué)問(wèn)題、圖像細(xì)節(jié)信息捕捉不足，以及一些來(lái)自語(yǔ)言模型的局限性等等。

就如下面這張測(cè)試，VisualGLM-6B描述得還挺到位的，能看出是阿根廷和世界杯，但別被蒙了：圖上并沒(méi)有阿圭羅和迪馬利亞這兩位球星

。

因此，官方也稱將在后續(xù)繼續(xù)針對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)行一一改進(jìn)。

不過(guò)，擁有圖片解讀能力的大模型，也并不只有VisualGLM-6B一個(gè)。

目前來(lái)看，表現(xiàn)比較好的“表情包殺手”還是GPT-4，從網(wǎng)友測(cè)試來(lái)看，它已經(jīng)能根據(jù)表情包中的文字解讀meme：

開(kāi)源大模型方面，基于Vicuna-13B開(kāi)發(fā)的MiniGPT-4也能解讀圖片，同樣只需要一張單卡RTX3090就能搞定：

不過(guò)在這批大模型中，VisualGLM-6B強(qiáng)調(diào)的則是“中文開(kāi)源”特點(diǎn)，換而言之，它在中文描述上可能會(huì)比其他大模型更準(zhǔn)確一些。

你試玩過(guò)這些“表情包解讀AI”了嗎？感覺(jué)誰(shuí)更能get人類思想精華？（手動(dòng)狗頭）

VisualGLM-6B試玩地址：
https://huggingface.co/spaces/lykeven/visualglm-6b

參考鏈接：
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/SzS6Gx8ZjtBXXQ7cs8-zLQ
[2]https://twitter.com/thukeg/status/1659079789599248386