在人类的日常交流中，经常会关注场景中不同的区域或物体，人们可以通过说话并指向这些区域来进行高效的信息交换。这种交互模式被称为参考对话（Referential Dialogue）。
如果 MLLM 擅长这项技能，它将带来许多令人兴奋的应用。例如，将其应用到 Apple Vision Pro 等混合现实 (XR) 眼镜中，用户可以使用视线注视指示任何内容与 AI 对话。同时 AI 也可以通过高亮等形式来指向某些区域，实现与用户的高效交流。
本文提出的 Shikra 模型，就赋予了 MLLM 这样的参考对话能力，既可以理解位置输入，也可以产生位置输出。
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- 论文地址：http://arxiv.org/abs/2306.15195
- 代码地址：https://github.com/shikras/shikra
核心亮点
Shikra 能够理解用户输入的 point/bounding box，并支持 point/bounding box 的输出，可以和人类无缝地进行参考对话。
Shikra 设计简单直接，采用非拼接式设计，不需要额外的位置编码器、前 / 后目标检测器或外部插件模块，甚至不需要额外的词汇表。
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如上图所示，Shikra 能够精确理解用户输入的定位区域，并能在输出中引用与输入时不同的区域进行交流，像人类一样通过对话和定位进行高效交流。
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如上图所示，Shikra 不仅具备 LLM 所有的基本常识，还能够基于位置信息做出推理。
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如上图所示，Shikra 可以对图片中正在发生的事情产生详细的描述，并为参考的物体生成准确的定位。
尽管 Shikra 没有在 OCR 数据集上专门训练，但也具有基本的 OCR 能力。
更多例子
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其他传统任务
方法
模型架构采用 CLIP ViT-L/14 作为视觉主干，Vicuna-7/13B 作为基语言模型，使用一层线性映射连接 CLIP 和 Vicuna 的特征空间。
Shikra 直接使用自然语言中的数字来表示物体位置，使用 [xmin, ymin, xmax, ymax] 表示边界框，使用 [xcenter, ycenter] 表示区域中心点，区域的 xy 坐标根据图像大小进行归一化。每个数字默认保留 3 位小数。这些坐标可以出现在模型的输入和输出序列中的任何位置。记录坐标的方括号也自然地出现在句子中。
实验结果
Shikra 在传统 REC、VQA、Caption 任务上都能取得优良表现。同时在 PointQA-Twice、Point-V7W 等需要理解位置输入的 VQA 任务上取得了 SOTA 结果。
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本文使用 POPE benchmark 评估了 Shikra 产生幻觉的程度。Shikra 得到了和 InstrcutBLIP 相当的结果，并远超近期其他 MLLM。
思想链（CoT），旨在通过在最终答案前添加推理过程以帮助 LLM 回答复杂的 QA 问题。这一技术已被广泛应用到自然语言处理的各种任务中。然而如何在多模态场景下应用 CoT 则尚待研究。尤其因为目前的 MLLM 还存在严重的幻视问题，CoT 经常会产生幻觉，影响最终答案的正确性。通过在合成数据集 CLEVR 上的实验，研究发现，使用带有位置信息的 CoT 时，可以有效减少模型幻觉提高模型性能。
结论
本文介绍了一种名为 Shikra 的简单且统一的模型，以自然语言的方式理解并输出空间坐标，为 MLLM 增加了类似于人类的参考对话能力，且无需引入额外的词汇表、位置编码器或外部插件。
