LLM - 理解 多模态大语言模型 (MLLM) 的预训练与相关技术 (三)

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完备(Full-Fledged) 的 多模态大语言模型(MLLM) 经历 3 个阶段的训练，即 预训练(Pre-training)、指令微调(Instruction-Tuning) 和 对齐调优(Alignment Tuning)。每个训练阶段都需要不同类型的数据，并且实现不同的目标。本篇介绍，预训练(Pre-training) 部分。

1. 预训练(Pre-training)

预训练 (Pre-training) 的目的是对齐不同的模态，学习多模态的知识，核心是训练 连接器(Connector)，模态编码器与 LLM 都是已训练的。预训练的数据，是大量的图像文本对数据，预训练的 损失(Loss) 是 交叉熵(Cross-Entropy)。图像文本对的示例，文本描述计算 Loss，即：

 Input: <image> 
 Response: {caption}

在 MLLM 中 连接器(Connector) 类型主要包括 3 类，即 基于映射(Projection-Based)、基于查询特征(Query- Based)，基于融合特征(Fusion-Based)，即：

在 MLLM 的训练过程中，一般而言，冻结 模态编码器 与 LLM，因为这些大模型已经进行大量数据的预训练，因此，只训练连接器的 可学习接口(Learnable Interface) 即可。注意 Qwen-VL 的训练方式有所不同，不同阶段，模态编码器与 LLM 也会参与训练。训练策略是与训练数据相关的，当数据质量较低时，使用低分辨率(224x224)训练，而数据质量较高，使用高分辨率(448x448)训练。

在预训练阶段，数据集的作用主要是 (1)对齐不同模态，和 (2)提供更充分的世界知识。常用的数据集，包括 粗粒度(Coarse-grained) 数据和 细粒度(Fine-grained) 数据 两类，即：

• 粗粒度数据集：数据量大，样本通常来源于互联网，由于是从网络上抓取的，标题通常较短，且带有噪声，因为描述文本来源于网页图片的 替代文本(alt-text, alternative text)，再使用预训练的图像模型 CLIP 进行清洗。
• 细粒度数据集：通常包含更长、更准确的图像描述，从而，实现图像与文本模态之间，更细粒度的对齐。

主要的数据集，包括：

通过 提示能力强大的多模态语言模型(例如GPT-4V) 可以生成高质量的细粒度数据，与粗粒度数据相比，这些数据通常包含更长、更准确的图像描述，从而，实现图像与文本模态之间，更细粒度的对齐。然而，由于这种方法，通常需要调用商业用途的机器学习语言模型，成本较高，数据量相对较小。解决方式是，先标注小批量的数据集，训练 Caption 模型，再进行更大规模的标注。

参考论文：

• Qwen-VL: A Versatile Vision-Language Model for Understanding, Localization, Text Reading, and Beyond，2023.8
• ShareGPT4V: Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions，2023.11
• LLaVA-1.5 - Improved Baselines with Visual Instruction Tuning，2023.10
• CC-3M - Conceptual Captions: A Cleaned, Hypernymed, Image Alt-text Dataset For Automatic Image Captioning，2020
• CC-12M - Conceptual 12M: Pushing Web-Scale Image-Text Pre-Training To Recognize Long-Tail Visual Concepts，2021，CVPR，Google AI
• SBU Captions 1M - Im2text: Describing images using 1 million captioned photographs，2011，NIPS
• Laion-5b: An open large-scale dataset for training next generation image-text models，2022，NIPS
• Laion coco: 600m synthetic captions from laion2b-en，Web，2022
• Coyo-700m: Image-text pair dataset，Web，2022

2. Qwen-VL 的全训练

Qwen-VL：训练主要包括 3 个阶段：预训练(Pretraining)、多任务预训练(Multi-Task Pretraining)、有监督微调(Supervised Finetuning)，即：

1. 预训练(Pretraining) 阶段：冻结大语言模型，只优化视觉编码器和视觉语言适配器。输入图像调整至 224×224，训练目标是最小化文本标记的交叉熵。
2. 多任务预训练(Multi-Task Pretraining) 阶段：将视觉编码器的输入，分辨率从 224×224 提高至 448×448，减少图像下采样造成的信息损失，同时，解锁大语言模型，这样就是对于整个模型进行训练，训练目标与预训练阶段相同。
3. 监督微调(Supervised Finetuning) 阶段：通过 指令微调(Instruction Fine-tuning) 来对 Qwen-VL 预训练模型进行微调，以增强其遵循指令和对话能力，从而产生交互式的 Qwen-VL-Chat 模型。在训练期间，混合多模态和纯文本的对话数据，确保模型在对话能力上的通用性。在这个阶段，冻结视觉编码器，优化大语言模型和适配器模块。

也就是说，每一阶段都训练适 配器(Adapter) 模块，第一阶段额外增加训练视觉编码器，第二阶段是全部训练，第三阶段额外增加训练大语言模型。

如图：

Qwen2-VL (2024.8.29) 的动态分辨率，与之前不同，Qwen2-VL 能够处理任意图像分辨率，映射到动态数量的视觉 Token 中，不同尺寸的图像，使用不同数量的 Token，提供更加类似人类的视觉效果体验，框架如下：

Qwen2-VL 的多模态旋转位置编码(M-RoPE)：将位置嵌入分解成多块，用于捕捉一维文本、二维视觉和三维视频的位置信息，增强其多模态处理能力，参考：

3. ShareGPT4V - 细粒度(Fine-grained) 数据集

ShareGPT4V ：构建高质量的 ShareGPT4V 数据集，包括世界知识(World Knowledge)、目标属性(Object Properties)、空间关系(Spatial Relationships)、美学评估(Aesthetic Evaluations)等，图像描述来源于 GPT-4V。在 监督微调(Supervised Finetuning) 阶段中，使用高质量数据，可以有效的提升模型性能。模型架构与 LLaVA 1.5 类似，模态编码器是 CLIP-Large、映射器(Projector) 是两层的 MLP、LLM 是 Vicuna-v1.5，多模态训练只训练映射器 MLP。

效果如图：

LLaVA-1.5 的架构，视觉编码器使用 CLIP ViT-L/336px，视觉-语言连接器使用简单的 MLP，大语言模型使用 Vicuna v1.5 13B。如下：

LLaVA-1.5-HD 的架构，将 LLaVA-1.5 扩展至更高分辨率，将图像分割成网格，独立编码。这使得模型能够扩展到任何分辨率，而无需为 ViTs 执行位置嵌入插值，同时，还会额外连接一个降采样图像的特征，以提供给 大语言模型(LLM) 全局上下文。如图：

4. 粗粒度(Coarse-grained) 数据集

CC-3M 数据集：Conceptual Captions，概念描述，数据处理流程：

1. 对于图像，过滤掉含有不适当内容或长宽比不当的图像。
2. 对于文本，使用 自然语言处理(NLP) 工具获取文本注释，根据设计的启发式规则过滤样本。
3. 对于图像-文本对，通过分类器为图像分配标签。如果文本注释与图像标签不重叠，相应的样本将被丢弃。

数据样例如下：

CC-12M 数据集：即使 替换文字(alt-texts) 不完全精确地描述网络图像，这些数据仍然增加，例如相扑、山竹和水母，这样的长尾视觉概念，提供丰富的资源。通过放宽概念描述 (Conceptual Captions) 中过于严格的过滤器，将视觉和语言预训练数据，扩展至 12M (1200万)。通过，CC-12M 包括长尾数据进行微调，显著降低模型的幻觉，即：

SBU Captions 1M 数据集：SBU，Stony Brook University (美国纽约州立大学石溪分校)，来源于 Flickr 网站，带标题照片集合的、带有用户相关标题的照片，并且通过筛选，制作一个包含超过 1M(100万) 张良好标题图片的数据集。具体来说，通过使用大量查询词在 Flickr 网站上查询，初步获取一组图像，这些图像附带的描述作为标题，然后，为确保描述与图像相关，保留的图像满足以下要求：

1. 图像的描述，长度，令人满意，这是通过观察决定的。
2. 图像的描述，至少包含两个预定义词汇表中的词汇和一个表征性词汇 (例如on、under等)，通常表示空间关系。

具体的系统流程：

1. 输入查询图像；
2. 使用全局图像表示，从带标题集合中检索候选匹配图像；
3. 提取关于图像内容的高级信息，包括目标、属性、动作、人物、物品、场景以及 TF-IDF 加权；
4. 通过结合所有内容估计重新对于图像进行排名；
5. 得出前 4 个结果标题。

即：

LIAON-5B：这个数据集是 多语言(Multilingual) 版本，英文数据集是 2B，大型的 网络规模 (Web-Scale) 数据集，包含从互联网上抓取的图像，以及与之相关的 替代文本(alt-text) 作为标题。为了筛选图像-文本对，执行了以下步骤：

1. 丢弃 文本长度过短或图像尺寸过小或过大 的图像-文本对。
2. 基于 URL 进行图像去重。
3. 提取 CLIP 嵌入向量用于图像和文本，并且使用这些嵌入向量，来丢弃可能的非法内容，以及嵌入向量之间，余弦相似度低的图像-文本对。

如图：

样本示例：