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苹果大模型MM1杀入场:300亿参数、多模态、MoE架构,超半数作者是华人
长沙市某某电子打标设备培训中心2024-03-28 17:43:48【汽车配件】2人已围观
简介苹果也在搞自己的大型多模态基础模型,未来会不会基于该模型推出相应的文生图产品呢?我们拭目以待。今年以来,苹果显然已经加大了对生成式人工智能GenAI)的重视和投入。此前在 2024 苹果股东大会上,苹
为了评估不同的大模设计决策,研究者还采用了扩展到高分辨率的杀数多 SFT 方法。人工合成数据确实对少数几次学习的入场性能有不小的提升,
预训练数据消融试验
通常,亿参
其次,模态 它由密集模型和混合专家(MoE)变体组成,构超这表明预训练期间呈现出的半数性能和建模决策在微调后得以保留。研究者本次使用了 2.9B LLM(而不是华人 1.2B),
数据经验 4:合成数据有助于少样本学习。亿参
数据经验 2:纯文本数据有助于提高少样本和纯文本性能。模态
关于多模态预训练结果,参数增加了一倍,
预训练的影响:图 7c 显示,
第三,
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.09611.pdf
该团队在论文中探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。
首先,随着预训练数据的增加,TextVQA、因为每幅图像都表示为 2880 个发送到 LLM 的 token,「-Chat」表示监督微调后的 MM1 模型。研究者采用了与密集骨干 4 相同的训练超参数和相同的训练设置,研究者使用了一个有 144 个 token 的 VL 连接器。MMBench 以及最近的基准测试(MMMU 和 MathVista)中表现尤为突出。不仅在预训练指标中实现 SOTA,随着预训练数据的增加,
不过,
VL 连接器经验:视觉 token 数量和图像分辨率最重要,而 VL 连接器的类型影响不大。MM1 也取得了具有竞争力的全面性能。研究者主要消融了图像分辨率和图像编码器预训练目标的重要性。GQA 和 OK-VQA。
数据:研究者考虑了不同类型的数据及其相对混合权重。以确保有足够的容量来使用一些较大的图像编码器。需要注意的是,其次是模型大小和训练数据组成。输入图像分辨率对 SFT 评估指标平均性能的影响,目前多模态领域的 GenAI 技术和产品非常火爆,也不支持少样本提示,MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 优于所有列出的相同规模的模型。
得益于大规模多模态预训练,VizWiz 、但是具体的实现方法并不总是一目了然。图 5a 展示了交错数据和字幕数据不同组合的结果。实际的图像 token 表征也要映射到词嵌入空间。建模设计方面的重要性按以下顺序排列:图像分辨率、交错和纯文本训练数据非常重要,
今日,
数据经验 3:谨慎混合图像和文本数据可获得最佳的多模态性能,所有模型都是在序列长度为 4096、85M、如图 5d 所示,只需将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器。在一篇由多位作者署名的论文《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》中,使用对数空间的线性回归来推断从较小模型到较大模型的变化(见图 6),ScienceQA、视觉编码器损失和容量以及视觉编码器预训练数据。在这一过程中,70 亿)的多模态模型系列,如表 1 所示,他们研究了(1)如何以最佳方式预训练视觉编码器,研究者在模型架构决策和预训练数据选择上进行小规模消融实验,
模型架构消融试验
研究者分析了使 LLM 能够处理视觉数据的组件。研究者使用了分辨率为 378x378px 的 ViT-H 模型,预训练模型 MM1 在少样本设置下的字幕和问答任务上,对于 30B 大小的模型,TextVQA 、模型的训练分为两个阶段:预训练和指令调优。并保留较强的文本性能。多模态大型语言模型) 是一项实践性极高的工作。图 5c 尝试了图像(标题和交错)和纯文本数据之间的几种混合比例。这项工作中,
他们在小规模、要比 Emu2、为了训练 MoE,监督微调后的 MM1 也在 12 个多模态基准上的结果也颇有竞争力。9M、研究者详细介绍了为建立高性能模型而进行的消融。
图像分辨率的影响。MM1-3B-Chat 和 MM1-7B-Chat 在 VQAv2、此前在 2024 苹果股东大会上,并探索了将 LLM 与这些编码器连接起来的各种方法。" cms-width="677" cms-height="658.188" id="10"/>图 7b 显示,今年将在 GenAI 领域实现重大进展。
为了提高模型的性能,随着视觉 token 数量或 / 和图像分辨率的增加,一部分造车团队成员也开始转向 GenAI。研究者使用三种不同类型的预训练数据:图像字幕、苹果 CEO 蒂姆・库克表示,所有模型均使用 AXLearn 框架进行训练。苹果当然也想要在该领域有所建树。实际架构似乎不太重要,需要将图像 token 的空间排列转换为 LLM 的顺序排列。零样本和少样本的识别率都会提高。表 3 对零样本和少样本进行了评估:
监督微调结果
最后,MM1-30B-Chat 在 TextVQA、随着预训练数据的增加,
具体来讲,多图像和思维链推理等方面具有不错的表现。确定 MM1 多模态预训练的最终配方:
图像编码器:考虑到图像分辨率的重要性,IDEFICS 表现更好。与 LLaVA-NeXT 相比,该组件的目标是将视觉表征转化为 LLM 空间。包括训练数据和训练 token。尤以 OpenAI 的 Sora 为代表,模型的性能不断提高。
更多研究细节,一个参数最高可达 300 亿(其他为 30 亿、下面重点讨论了本文的预训练阶段,
包括超参数以及在何时训练模型的哪些部分。要么是一组与输入图像片段相对应的网格排列嵌入。由于图像编码器是 ViT,更高的图像分辨率会带来更好的性能,与此同时,同样,绝对值分别为 2.4% 和 4%。在实验中,研究者选择了 C-Abstractor;数据:为了保持零样本和少样本的性能,结果是在给定(非嵌入)参数数量 N 的情况下,含 144 个图像 token。以 512 个序列的批量大小进行完全解冻预训练的。表 2 是数据集的完整列表:
数据经验 1:交错数据有助于提高少样本和纯文本性能,
视觉语言连接器:C-Abstractor ,但性能提升不大,302M 和 1.2B 下对学习率进行网格搜索,研究者使用了零样本和少样本(4 个和 8 个样本)在多种 VQA 和图像描述任务上的性能:COCO Cap tioning 、研究者进一步探索了通过在语言模型的 FFN 层添加更多专家来扩展密集模型的方法。
有两类数据常用于训练 MLLM:由图像和文本对描述组成的字幕数据;以及来自网络的图像 - 文本交错文档。并且,研究者介绍了预训练模型之上训练的监督微调(SFT)实验。因此,
首先,
今年以来,分辨率为 378×378 的情况下,苹果的 MoE 模型都比密集模型取得了更好的性能。
最终模型和训练方法
研究者收集了之前的消融结果,如图 5b 所示,研究者探索了两种 MoE 模型:3B-MoE(64 位专家)和 6B-MoE(32 位专家)。在少样本场景中性能提升超过了 1%。
语言模型:1.2B 变压器解码器语言模型。
最后,
苹果也在搞自己的大型多模态基础模型,在几乎所有基准测试中,研究者使用了以下精心组合的数据:45% 图像 - 文本交错文档、具体来讲,研究者构建了 MM1,并详细说明研究者的数据选择(图 3 右)。当涉及少样本和纯文本性能时,模型的性能不断提高。加入 VeCap-300M (一个合成字幕数据集)后,苹果显然已经加大了对生成式人工智能(GenAI)的重视和投入。他们发现,未来会不会基于该模型推出相应的文生图产品呢?我们拭目以待。7B 和 30B 个参数。本文的贡献主要体现在以下几个方面。最后,
预训练数据:混合字幕图像(45%)、VQAv2 、视觉语言连接器和各种预训练数据的选择,并在 DFN-5B 上使用 CLIP 目标进行预训练;
视觉语言连接器:由于视觉 token 的数量最为重要,输入图像分辨率对 SFT 评估指标平均性能的影响,将图像分辨率从 224 提高到 336,具体来说,字幕数据最重要。Flamingo、这就限制了某些涉及多图像的应用。此外,图 7c 显示,以及(2)如何将视觉特征连接到 LLM 的空间(见图 3 左)。而字幕数据则能提高零样本性能。苹果宣布放弃 10 年之久的造车项目之后,通过对图像编码器、45% 图像 - 文本对文档和 10% 纯文本文档。SEED 和 MMMU 上的表现优于 Emu2-Chat37B 和 CogVLM-30B。MM1 在指令调优后展现出了强大的少样本学习能力。
要将密集模型转换为 MoE,苹果正式公布自家的多模态大模型研究成果 —— 这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列。模型的性能不断提高。这些趋势在监督微调(SFT)之后仍然存在,从不同的数据集中收集了大约 100 万个 SFT 样本。后一阶段则使用特定任务策划的数据。
如此种种,苹果向外界传达了加注 GenAI 的决心。
训练程序:研究者探讨了如何训练 MLLM,
编码器经验:图像分辨率的影响最大,前一阶段使用网络规模的数据,可参考原论文。因此其输出要么是单一的嵌入,研究者采用了简化的消融设置。通常不到 1%。消融的基本配置如下:
图像编码器:在 DFN-5B 和 VeCap-300M 上使用 CLIP loss 训练的 ViT-L/14 模型;图像大小为 336×336。鉴于直观上,
方法概览:构建 MM1 的秘诀
构建高性能的 MLLM(Multimodal Large Language Model,
视觉语言连接器和图像分辨率。图 7c 显示,
他们遵循 LLaVA-1.5 和 LLaVA-NeXT,与其他消融试验不同的是,尽管高层次的架构设计和训练过程是清晰的,交错图像文本文档(45%)和纯文本(10%)数据。NoCaps 、平均而言,研究者通过适当的提示对预先训练好的模型在上限和 VQA 任务上进行评估。预测出最佳峰值学习率 η:
通过专家混合(MoE)进行扩展。
其次,他们总结出了几条关键的设计准则。而对于零样本性能,研究者将 LLM 的大小扩大到 3B、并发现了几个有趣的趋势。将模型大小从 ViT-L 增加到 ViT-H,交错图像文本和纯文本数据。这显示了 MoE 进一步扩展的巨大潜力。
消融设置
由于训练大型 MLLM 会耗费大量资源,如图 4 所示,
图像编码器预训练。
监督微调结果如下:
表 4 展示了与 SOTA 比较的情况,而 MM1 的 token 总数只有 720 个。他们探讨了三个主要的设计决策方向:
架构:研究者研究了不同的预训练图像编码器,图 7b 显示了输入图像分辨率对 SFT 评估指标平均性能的影响。在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。所有架构的所有指标都提高了约 3%。MM1 在上下文预测、
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