一文速览大型语言模型在图文多模态中的应用

© 作者｜都一凡

机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院

导师 | 赵鑫教授

研究方向 | 多模态

来自 | RUC AI Box

2022年底，随着ChatGPT的诞生，大型语言模型（LLM）开始大放异彩，并在越来越多的领域中得到应用。然而，LLM通常只在纯文本语料上训练，缺乏对视觉信号的感知能力，因此如何将LLM的能力迁移到图文多模态领域成为一个热门话题。本文将介绍LLM应用在图文多模态领域的几个典型工作。

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LLM调用vision expert

• Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models

本文的主要出发点在于，虽然ChatGPT在语言领域表现出色，但无法处理来自视觉世界的图像；而视觉基础模型（如ViT或Stable Diffusion）则展现出极强的视觉理解和生成能力，但只在特定任务上具有专业知识，并且只能处理一轮固定的输入和输出。因此，本文提出了Visual ChatGPT系统，该系统结合了不同的视觉基础模型，使用户可以通过以下方式与ChatGPT交互：1）发送和接收不仅是语言，还包括图像；2）提供需要多个人工智能模型协作的复杂视觉问题或视觉编辑指令；3）提供反馈并对结果进行修正。

目前Visual ChatGPT主要支持以下视觉基础模型：

• MM-REACT: Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action

本文提出了一个系统，将ChatGPT和各种视觉模型相结合，实现了多种多模态任务，并主要通过VQA形式展示了整个系统的功能。在回答问题时，ChatGPT将视觉模型作为工具使用，根据具体问题决定是否使用视觉模型。

这个系统和先前用Caption模型和LLM进行VQA的工作类似：Caption模型将图像转换成文本，然后将其作为证据提供给大模型，最终大模型生成答案。不同之处在于，这里的MM-REACT可以自主决定是否调用视觉模型。

VL大模型

• Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models

Frozen首次提出将LLM用在多模态的in-context learning中。具体做法是：将图像用视觉编码器转成embedding的形式，然后拼接到文本前面，构成图文交叠的数据形式，然后用自回归的形式预测下一个token。在整个训练过程中，LLM是冻结的，而视觉编码器是可训练的，从而使最终得到的模型既保留了语言模型的能力，又具备了多模态的上下文学习能力。

• Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning

Flamingo在Frozen的基础上进行了进一步的探索和改进。它使用更大的LLM进行训练，并将视觉编码器也冻结。同时引入了perceiver resampler和XAttn-Dense作为可训练的模块。其中perceiver resampler的作用是从图像中提取固定长度的特征向量，XAttn-Dense的作用是插入到LLM中与视觉向量进行交互。Flamingo在zero-shot和few-shot的场景下都得到了不错的结果，在很多数据集上的效果甚至超越一些fine-tune的模型。

• Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models

KOSMOS-1是一个在大规模多模态语料上完全从头训练的一个多模态模型，所用的数据形式包括交织的图片和文本，图像-caption，以及纯文本。该模型也是一个decoder-only的模型，通过next token prediction来进行预训练。

为了使得KOSMOS-1能够更好地理解人类指令，在预训练结束之后，还加入了Unnatural Instruction[1] 和FLAN v2[2] 进行指令微调。

• BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models

BLIP-2在对图像进行编码时采用了和Flamingo相似的方式，即用一个Qformer模型抽取图像特征，这个Qformer的作用和Flamingo的perceiver resampler类似；然后通过cross-attention进行图文的交互。在训练时，BLIP-2将视觉编码器和LLM都冻结，只微调Qformer；而在具体的下游任务数据集上微调时，再解锁视觉编码器，和Qformer一同微调。

BLIP-2的整个训练过程分为两个阶段：第一阶段只有Qformer和视觉编码器参与训练，通过经典的多模态预训练任务 (Image-Text Matching, Image-Text Contrastive Learning, Image-Grounded Text Generation) 使得Qformer学习如何从视觉编码器中抽取文本相关的特征。第二阶段则将Qformer编码的向量插入LLM中，进行caption生成。文章分别针对encoder-decoder和decoder-only架构的模型做了不同的设计。

BLIP-2在vqa的zero-shot和fine-tune的场景下都有不错的表现，同时在同一任务不同数据集之间也有较好的迁移能力。

• LLaMA-Adapter: Efficient fine-tuning of language models with zero-init attention

本文的主要目的是通过在LLaMA中插入adapter实现高效的指令微调，这种方式可以扩展到多模态场景下。这里的adapter是一些adaptation prompt向量，拼接到Transformer的最后L层，作为一些可微调的参数。当拓展到多模态场景下时，图片首先通过一个被冻结的视觉编码器被编码成多尺度的特征向量，然后通过拼接、投影的操作汇聚成一个向量后，逐元素地加到adaption prompt向量中。

• MiniGPT-4

本文是基于BLIP-2和Vicuna，对GPT-4的一些功能进行复现。作者将BLIP-2的Qformer和视觉编码器直接迁移过来，连同LLM一同冻结，只留下视觉端的一个线性层参与微调，将可微调的参数压缩到了15M。同时也采取了两阶段的微调策略，在第一阶段的训练过程中采用caption generation作为训练任务，第二阶段则构造了一些高质量的图文对进行进一步的微调。

在第二阶段的数据构造时，作者首先使用第一阶段的模型生成多个caption，然后用ChatGPT进行改写，得到详细生动的caption，再用这部分图文对进行第二阶段微调。

• Visual Instruction Tuning

本文和MiniGPT-4类似，但是采用了不同的数据生成策略和训练策略，得到了多模态指令微调的模型LLaVA。

首先在数据生成方面，LLaVA用GPT-4 (language-only)构造更多样的指令微调的数据，包括：多轮对话的QA，图像描述、复杂推理，使得模型能够应对各种各样的query。由于GPT-4目前开放的接口只能接收文本，因此需要将图片信息转成文本。本文使用了COCO中为每张图片标注的5个caption和bounding box的坐标，作为图像的文本描述输入给GPT-4。

其次在训练策略方面，模型也采用了两阶段的训练策略：第一阶段从cc3m中按照一定规则过滤出60万条图文对，用language model loss对模型进行微调。微调的过程中冻结视觉和语言模型，只微调线性层；第二阶段用上面介绍的数据生成策略生成16万条指令微调的数据，同样用language model loss对模型进行微调。微调的过程中冻结视觉模型，微调线性层和语言模型。

VLP + LLM (PLM)

• An Empirical Study of GPT-3 for Few-Shot Knowledge-Based VQA

本文第一次探索了用LLM解决VQA任务，提出了PICa。为了使得LLM能够“看见”图片，作者首先通过一个caption模型将图片转成caption，然后和问题一起送入GPT-3，构成(question, caption, answer)的三元组，通过in-context learning的方式让GPT-3回答新的问题。最终在few-shot in-context learning的场景下，GPT-3能够超越Frozen，但是仍然弱于Flamingo。主要原因是在图像转成caption的过程中，会损失一定的视觉信息，而这些视觉信息对回答问题是至关重要的。

• Plug-and-Play VQA: Zero-shot VQA by Conjoining Large Pretrained Models with Zero Training

本文同样也是用caption模型和PLM解决VQA，提出了PNP-VQA方法，只是在PLM的选择上使用了问答模型：UnifiedQAv2，实现了zero-shot的VQA。为了改进PICa中存在的caption丢失图像信息的情况，本文在生成caption之前，首先使用了一个Image-Question Matching模块，选择出图像中和问题最相关的一些patch，针对这些patch生成caption，然后送入UnifiedQAv2中作为context，从而使得生成的caption和问题相关。

• From Images to Textual Prompts: Zero-shot VQA with Frozen Large Language Models

本文在使用LLM解决VQA任务时，认为主要有两个障碍：(1) modality disconnection：LLM无法处理视觉信息；(2) task disconnection: LLM通过文本生成的方式进行预训练，在不经过微调的情况下无法很好地利用caption进行VQA。因此，作者提出通过(question, answer) pairs传递视觉信息。具体而言，首先用caption模型或PNP-VQA中的方法生成图片的caption，然后抽取出其中的名词、形容词等可能作为某个问题答案的词，进一步地使用一个question generation的模型生成相应的问题，从而构建起(question, answer) pair。如下图所示：

这些信息作为in-context learning中的demonstrations，帮助LLM回答关于该图片的问题。

参考文献

[1] Or Honovich, Thomas Scialom, Omer Levy, and Timo Schick. Unnatural instructions: Tuning language models with (almost) no human labor, 2022.

[2] Shayne Longpre, Le Hou, Tu Vu, Albert Webson, Hyung Won Chung, Yi Tay, Denny Zhou, Quoc V Le, Barret Zoph, Jason Wei, et al. The flan collection: Designing data and methods for effective instruction tuning. arXiv preprint arXiv:2301.13688, 2023.

封面来源：https://www.searchenginejournal.com/openai-releases-gpt-4-now-available-in-chatgpt/482199/#close

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