港中文深圳提出ALLaVA-4V：百万级别的开源多模态GPT-4V数据集

最近在大型视觉-语言模型（LVLMs）上的进展使得语言模型能够处理多模态输入，但这需要显著的计算资源，特别是在端侧设备上进行部署。本研究旨在通过采用高质量训练数据，弥合传统规模 LVLMs 与轻量版本之间的性能差距。

为此，我们利用 GPT-4V 构建了一个高质量的合成数据集，包含（1）具有详细文本描述的图文对；和（2）复杂的推理指令和详细的答案。利用该训练数据，我们训练了一个轻量级的多模态模型 ALLaVA-3B，在同量级的 LVLMs 的 12 个 benchmark 中取得了有竞争力的性能。这项工作突出了采用高质量数据训练性能优异的轻量级 LVLMs 中的可行性。

论文题目：ALLaVA: Harnessing GPT4V-synthesized Data for A Lite Vision-Language Model

论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.11684

数据链接：https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/ALLaVA-4V

代码链接：https://github.com/FreedomIntelligence/ALLaVA

Demo链接：https://allava.freedomai.cn/#/

一、研究背景

近几个月来，大型视觉-语言模型（LVLMs）的发展迅速。这些模型能够处理视觉和文本输入，类似于人类在现实世界场景中处理信息的方式。一个 LVLM 通常由两个关键组件组成，即视觉编码器和大型语言模型（LLM）。

因此，LVLMs 不仅能够执行传统任务，如图像标题生成和图文检索，还能够遵循人类的指令执行复杂的视觉问答（VQA）任务，使它们成为通往人工通用智能（AGI）的一个里程碑。

尽管 LVLMs 展现出了卓越的能力，它们通常需要大量资源来进行训练和部署。为了使 LVLMs 方便部署，一些工作致力于开发轻量级 LVLMs。尽管这些模型对于计算资源较少的用户更加友好，但在某种程度上，它们伴随着性能的损失，这表现在常规尺寸 LVLMs 与轻量级版本之间存在性能差距。

遵循“输入决定输出”原则，我们的方法从数据中心的角度重新评估多模态语言模型。在这个框架内，我们专注于两个主要策略：“多模态对齐”和“视觉指令微调”。前者主要致力于帮助语言模型识别视觉对象并增强其视觉推理能力，后者着重于使 LVLMs 能够跨更广泛的指令泛化，特别是涉及视觉输入的指令。

现有工作通常使用 caption 数据来在语言模型中对齐图像和文本，但这些数据集由简短和粗粒度的 caption 组成，引入噪声信号并阻碍了视觉-语言对齐过程。此外，[1] 发现 COCO 图像-文本对的跨模态关联有限，这对在 COCO 基础上合成高质量数据的有效性提出了质疑。因此，我们需要一个更合理和可扩展的方法来获得高质量的caption数据。

与此同时，对齐数据的规模，尤其是高质量数据的规模，则相对有限。这在泛化到更广泛的长尾视觉知识方面存在挑战。扩大对齐数据的数量，特别是来自多样化来源的数据，对于实现对长尾视觉知识的细致理解至关重要。

视觉指令微调数据同样存在不足。当前的视觉指令调整数据集（如 Vision-FLAN，OCRVQA，TextVQA）更多地关注于提高基础能力，而不是更高级的能力，如复杂推理。此外，尽管 Vision-FLAN 中的答案是由人工标注的，但它们通常由短语或短句组成，且没有格式提示。直接学习这样的输出将阻碍模型性能，因此我们需要改善或重新生成指令的答案。

二、数据集生成

1. 图像来源

我们为数据合成选择了两个图像来源：Vision-FLAN（简称 VFLAN）和 LAION。我们选择前者是因为这些图像与近 200 个任务的多样化指令相关联。选择后者是因为它来自“野生”互联网的自然图像，且图像来源足够多样；此外，图像来源也与终端用户的实际用途保持一致。

• LAION 是一个流行的视觉-语言对齐数据集，因为它包含从网页爬取的多样化图像。为了确保图像质量，我们只下载短边分辨率至少为 512 的图像。
• Vision-FLAN 是一个整合了 101 个开源数据集中 191 个 VQA 任务的数据集。它包含了对提高 LVLMs 基础能力和提升传统 benchmark 表现至关重要的指令。

2. 使用“先标注后问答”方式进行数据合成

为了生成高质量的 caption 和视觉问答（VQA），我们提出在单个会话中为一张图像生成一个 Caption 和一个问答对，详见图 1。具体来说，我们使用图像提示 GPT-4V，要求它首先生成一个细粒度的 caption，然后是一个 VQA 对。通过这样做，整个数据合成过程包括三个阶段：描述、提问和回答。

• 描述：GPT-4V 需要生成尽可能详细的图片描述，用于视觉语言的模态对齐。
• 提问：GPT-4V 根据图片生成复杂推理问题。
• 回答：GPT-4V 根据图片、描述和问题生成详细的答案。

为了避免潜在的伦理问题，我们 prompt 里提示 GPT-4V 拒绝为相关图片生成图片描述，同时避免生成带有偏见的答案。

在 VQA 场景中，加入额外的图片描述是有益的。补充的图片描述可以被视为额外的上下文，有助于提高答案质量并减少幻觉现象。通过利用额外的信息，模型获得对视觉和文本组件的全面理解，从而改善其提供准确和情境相关回应的能力。此外，由于提供了更多的上下文，它可能减轻幻觉问题。

3. 数据集卡片

为了缓解模型的文本灾难性遗忘问题，我们也使用 GPT-4-Turbo 重新生成了 WizardLM 指令数据集 [2] 的回答部分。

我们将 ALLaVA-4V 数据集的名称、来源及样本量汇总在表 1 中。图片数量达 700K，总样本量（包括文本数据）达 1.5M，是目前最大的用于 LVLM 训练的开源高质量 GPT-4V 数据集。

4. 数据集样例

三、实验

我们以 Phi-2 作为语言模型基座，采用两阶段训练。如表 3 所示，预训练阶段，我们选用 Evol-Instruct-GPT4-Turbo-143K 和 OpenChat [3] 组成纯文本数据，ALLaVA-Caption-4V 和 ShareGPT4V [4] 组成对齐数据；视觉语言指令微调阶段，除了文本数据，我们用 ALLaVA-Instruct-4V 和 llava_instruct_657K [5] 组成指令数据。

我们推出两个模型：ALLaVA-3B 和 ALLaVA-3B-Longer。两个模型的区别仅在第二阶段，后者比前者多训练一个 epoch。

1. Benchmark结果

我们的模型展示了卓越的语言能力，在 Vicuna-80 上获得了 52.5% 的胜率，超过了 LLaMA2-7B-Chat 提供的 anchor 答案。这个结果也大幅超过了 LLaVA-v1.5-13B，这表明我们文本数据的高质量以及从 base 模型构建 LVLM 的有效性。

对于多模态能力，我们根据答案的形式将我们的 benchmark 分为多项选择或简答（8 个 benchmark）和自由形式生成（3 个 benchmark）。

对于多项选择或简答 benchmark，ALLaVA-3B 在 MMB、SEEDBench、MM-Vet、MME 和 GQA 上大幅超过了同规模的 LVLMs。ALLaVA-3B-Longer 甚至在 MM-Vet、MME 和 EMT 上超过了 LLaVA-v1.5-13B，尽管其参数只有后者的 25%。

对于自由形式生成 benchmark，ALLaVA-3B-Longer 在用于探测复杂推理能力 MLLM-Bench上 实现了 8.8% 的 SOTA 胜率。它在 TouchStone 和 LLaVA（In-the-Wild）上的表现也与 LLaVA-v1.5-13B 相当。

2. 定性结果展示

我们提供了两个示例，并比较了 ALLaVA-3B 与其他模型（包括 GPT-4V、LLaVA-v1.5-13B 和 LLaVA-v1.6-13B）的生成结果。

示例 1 测试了模型对幽默理解的能力。这四个模型都能够对图片进行的描述，捕捉到松鼠和鸟的姿态并识别它们各自的角色并分析幽默的原因。

示例2测试了检测情绪的能力。ALLaVA-3B、GPT-4V 和 LLaVA-v1.6-34B 对女性的面部表情及其潜在情绪的判断是一致的。然而，LLaVA-v1.5-13B 只给出了粗略的描述，并声称她正在看向相机，但实际上并非如此。

在这两个示例中，仅有 3B 参数的 ALLaVA 能够与更大模型达到相似的性能，展示了它从高质量训练集中获得的卓越推理能力。

四、总结

在这项工作中，我们提出了一个框架，同时生成高质量的 caption、视觉指令和答案。这是一种用于获取更多的 LVLM 训练数据的可扩展的方法。使用我们合成的数据集，我们训练了我们的模型 ALLaVA-3B，该模型在 3B 规模 LVLMs 的 12 个 benchmark 中取得了有竞争力的性能，并且在一些 benchmark 中与更大的 SOTA 模型如 LLaVA-v1.5-13B 的性能相当。

我们的数据可以显著缩小轻量级 LVLMs 与常规尺寸 LVLMs 之间的性能差距。我们向研究社区开源我们的模型和数据，以更好地推动这一领域的发展。

本文转载自PaperWeekly

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