注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书 《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
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GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百六十二
突破多模态极限！InstructBLIP携指令微调革新视觉语言模型，X-InstructBLIP实现跨模态推理新高度
7.1.5 InstructBLIP和X-InstructBLIP
InstructBLIP是由Salesforce公司开发的一款先进的图文多模态大模型，它在BLIP-2的基础上进行了显著的改进和扩展。InstructBLIP的核心贡献在于其创新性地将指令微调技术应用于视觉语言模型中，这一技术之前在大模型中已被证明有效，但在视觉文本大模型上尚未得到充分研究。在多模态研究中，研究者面临两大挑战：一是将指令微调技术应用于视觉语言模型；二是解决现有模型在多样化图像-文本任务中提取静态、单一视觉特征的问题。为了应对这些挑战，InstructBLIP通过指令微调和模型调整，提出了一种新的解决方案。
1.模型结构
InstructBLIP的模型结构包含三个主要部分：Image Encoder、Q-Former和大模型。其中，Image Encoder基于ViT结构提取图像特征，Q-Former采用Bert结构通过可学习的Queries学习新特征，而大模型则负责融合视觉和文本特征以完成特定任务。InstructBLIP的独特之处在于其在Q-Former中增加了Instruction-Aware Query Transformer模块，使文本特征能够指导图像特征的提取。
2.训练过程
InstructBLIP的训练分为几个阶段：首先冻结Image Encoder，训练Q-Former；然后加入大模型并冻结其参数，使用Soft Visual Prompts进行训练；最后，冻结Image Encoder和大模型参数，训练Q-Former以适应Instruction文本。
3.数据集
为了构建Instruction数据集，收集了26个公开数据集，涵盖11个任务，并为每个任务配置了10~15个不同的Instruction模板。这些数据集被分为Held-In和Held-Out数据集，用于训练测试和验证模型的Zero-Shot能力。
4.实验结果
InstructBLIP在多个数据集上进行了消融实验和效果对比，结果表明，相比于BLIP-2模型，InstructBLIP在Zero-Shot性能上有显著提升。消融实验进一步证实了指令感知查询转换器设计的重要性，以及指令微调技术对于提升模型泛化性的有效性。InstructBLIP作为一个创新的指令调优框架，不仅在广泛的视觉语言任务上实现了State-Of-the-Art的Zero-Shot性能，还证明了其在下游任务微调中的优越性。模型的开源性质，加上在多样化任务上的出色表现，有望激发通用多模态AI及其应用的新研究。InstructBLIP模型的成功，标志着多模态大模型在理解和生成图文信息方面迈出了重要一步。通过系统的研究和创新的技术应用，InstructBLIP展现了在复杂视觉推理、基于知识的图像描述和多轮对话等任务上的强大能力，为未来多模态人工智能的发展奠定了坚实的基础。
X-InstructBLIP是一个旨在将多模态指令感知表示与大模型对齐的框架，同时实现跨模态推理能力的提升。这个框架建立在冻结的大模型之上，允许集成各种模态而无需进行广泛的模态特定定制。X-InstructBLIP的关键特性包括：
（1）跨模态框架：X-InstructBLIP设计了一个简单的跨模态框架，可以整合视觉、文本、音频等多种模态的数据，而不需要对每种模态进行特别的定制。
（2）指令微调数据：为促进指令模态微调，X-InstructBLIP收集了高质量指令微调数据，包括24K音频QA样本和250K 3D QA样本，这些数据是以自动且可扩展的方式获取的。
（3）指令感知表示：模型利用指令感知表示，能够在不同模态间进行有效的信息传递和整合，从而提高了模型的泛化能力和推理能力。
（4）跨模态推理：X-InstructBLIP展示了跨两种或多种输入模态的推理能力，即使每个模态投影是单独训练的。
（5）Discriminative Cross-modal Reasoning：为了研究模型的跨模态能力，X-InstructBLIP贡献了一个新的评估任务，即Discriminative Cross-modal Reasoning（DisCRn），它包括9K音频视频QA样本和28K图像3D QA样本，要求模型能够跨不同的输入模态进行区分推理。
与InstructBLIP相比，X-InstructBLIP增加了以下能力特性：
（1）多模态整合：X-InstructBLIP特别强调了对多种模态的整合能力，而不仅仅是视觉和文本模态。这意味着X-InstructBLIP能够处理包括音频在内的更多类型的数据。
（2）跨模态推理：X-InstructBLIP在跨模态推理方面进行了特别的优化，使得模型能够在不同模态之间进行更复杂的推理任务。
（3）自动数据收集：X-InstructBLIP采用了自动化的数据收集方法，这有助于减少人工标注的成本，并且可以更容易地扩展到更多的数据集和模态。
（4）新的评估任务：X-InstructBLIP引入了DisCRn评估任务，这是一个新的跨模态推理任务，它为评估模型的跨模态能力提供了一个标准化的测试基准。
总的来说，X-InstructBLIP在InstructBLIP的基础上，通过增加对多模态数据的支持、优化跨模态推理能力、采用自动数据收集方法以及引入新的评估任务，进一步提升了视觉语言模型的性能和适用范围。
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