发表时间：11 Sep 2023
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.03905
作者单位： Shanghai Artificial Intelligence Laboratory
Motivation ： 现有的工作主要集中在语言和图像 指令 调优上。
解决方法 ：与之不同的是，我们的 ImageBind-LLM 可以通过仅图像-文本对齐训练响应多模态条件，包括音频、3D 点云 、视频及其嵌入空间算术 。
ImageBind-LLM展示了四个关键特点:
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支持多种模式的指令，包括图片、文本、音频、3D点云和视频。
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实现了高效的调优方法，包括图像编码器冻结和参数高效方法的使用。
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使用可学习的门控方法进行渐进性知识注入，更为高效。
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提供了来自图像特征的视觉缓存模型，用于增强嵌入以解决训练和推理之间的模态差异。
实现方式 ：
视觉Encoder换成了ImageBind里面的Encoder，而不是CLIP里面的Encoder，因此可以支持更多模态的信息理解。
在训练期间，我们采用可学习的bind network来对齐 LLAMA 和 ImageBind 图像 编码器 之间的嵌入空间 。然后，将bind network转换的图像特征添加到 LLAMA 中所有层的单词标记中，该标记通过无注意和零初始化的门控机制（与LLAMA-Adapter类似，但是这里不是concat，而是求和）逐步注入视觉 指令。在ImageBind的联合嵌入的帮助下，简单的图像-文本训练使我们的模型能够表现出优越的多模态指令跟随能力。
模型的训练包含两个阶段，预训练阶段和多模态指令微调阶段（多模态大模型基本都是这么做，除了MoE-LLaVA是三阶段）。
预训练阶段包括两个步骤，第一个步骤用image-caption对形式的数据，第二个步骤用 指令 更随形式的数据。
在多模态 指令 微调阶段，用 LoRA 和bias-norm tuning 方法对 LLM 进行微调，首先是每一层transformer layer的线性层用rank 为16的LoRA做微调，同时线性层的归一化参数也会进行更新，也会和LLaMA-Adapter V2一样，加上可学习的偏置项。模型的其他部分的参数固定不变。
在推理过程中，多模态输入被馈送到相应的 ImageBind 编码器，并由所提出的视觉缓存模型处理以进行进一步的跨模态嵌入增强。无训练缓存模型从 ImageBind 提取的 300 万个图像特征中检索，这有效地减轻了训练推理模态差异。
由于训练的时候只有图像-文本的指令微调数据，没有在包含其他模态的指令微调数据上进行微调，对应的推理和训练是存在gap的，为了更好地对其他模态的信息进行推理理解，本文提到了一种缓存增强的推理方式，即Cache-enhanced Inference。
左边是得到cache Model的方式，右边是如何使用cache Model。
实验 **：**我们在开源图像-文本对数据、仅语言和视觉指令数据的集合上训练 ImageBind-LLM。 对于缓存增强推理，我们使用 FAISS 库 来构建我们的检索系统，Autofaiss 库 2 为索引找到最佳超参数。
结论 ： 我们通过可学习的绑定网络简单地将 ImageBind 的视觉编码器与 LLM 对齐来实现这一点。由于 ImageBind 的结合特性，我们可以直接将多模态输入输入到 ImageBind-LLM 中进行推理，无需任何训练。 我们还提出了一种无训练的图像缓存模型（cache Model）来缓解训练和推理之间的模态差异。 未来，我们计划通过增加多模态标记的数量来增强 ImageBind-LLM。此外，将更多模式集成到 ImageBind-LLM 中也是增强其多模态容量的一种有前途的方法。