NVLM模型解析：性能优越的多模态大型语言模型家族

NVLM 1.0 是一系列多模态大型语言模型（LLM），可与专有和开源模型相媲美。尤其值得注意的是，经过多模态训练后，NVLM 1.0 在纯文本任务上的表现优于其 LLM 基础架构。

本文对两种模型设计方法进行了全面的比较：纯解码器的多模态大语言模型（如LLaVA）和基于交叉注意力的模型体系（如Flamingo），并提出了一个混合架构。此外，本文还提出了一种一维瓦片标签设计，专门用于动态高分辨率图像。这种设计在多模态推理和OCR相关任务中表现出色。

该项目已托管在GitHub上。

NVLM-1.0系列具有三种架构

• 解码器仅有的 NVLM-D
• 基于 X 注意力交叉的 NVLM-X
• 采用混合架构的 NVLM-H

NVLM-1.0 提供了三种架构选择：位于上方的基于交叉注意力的 NVLM-X、位于中间的混合 NVLM-H 和位于下方的仅解码器的 NVLM-D。

InternViT-6B-448px-V1–5 作为所有三个架构的默认视觉编码器，在所有训练阶段中保持冻结状态。它以固定分辨率为448×448处理图像，生成1,024个输出令牌（tokens）。

高分辨率图像的动态拼接。

采用动态高分辨率（DHR）方法。训练时最多可以使用6个瓦片。因此，包括由1到6个瓦片构成的所有可能的宽高比：{1:1, 1:2, 1:3, 1:4, 1:5, 1:6, 2:1, 2:2, 2:3, 3:1, 3:2, 4:1, 5:1, 6:1}。每个输入图像会根据其分辨率动态匹配到预定义的宽高比，并被分割成1到6个瓦片，每个瓦片都是448×448像素的。还包括一个整个图像的缩略图瓦片，用于捕捉全局上下文。每个瓦片随后被输入到InternViT-6B-448px-V1-5中，生成1,024个token（标记）。通过下采样将1,024个图像token减少到256个，以减少LLM的处理负担。此操作将四个相邻的图像token合并为一个，即通过通道维度的拼接进行像素洗牌。

NVLM-D模型利用一个两层的MLP将预训练的视觉编码器与大语言模型连接起来，该MLP用作投影器或对齐模块。训练NVLM-D分为两个阶段：预训练和监督微调（SFT）。

• MLP从随机初始化开始，并需要先进行预训练，此时视觉编码器和LLM骨干网络均保持冻结状态。
• 在SFT阶段，MLP投影器和LLM被训练以学习新的视觉-语言任务，而视觉编码器保持冻结。
• NVLM-D模型通过引入高质量的纯文本SFT数据集，有效保持了纯文本的性能。

动态高清标签

LLM骨干网络需要处理来自所有动态高分辨率瓦片的展平图像令牌，包括一个额外的缩略图瓦片在内。直接将展平的令牌连接起来而不加分隔符可能会使LLM混淆，因为LLM缺乏关于动态瓦片过程的先验知识。为解决这个问题，在输入序列中插入一个基于文本的瓦片标签，以指示瓦片的开始及其在整体瓦片结构中的位置。瓦片标签之后，再添加该瓦片的256个展平的图像令牌。

以下三种不同的标签与Yi-34B进行比较，使用以下标签的变体：

• 无标签：直接拼接，没有使用瓦片标签，这是InternVL-1.5的设计。
• 一维展开瓦片标签：例如 <tile_1>, <tile_2>, · · · , <tile_6>, <tile_global>。
• 二维网格瓦片标签：<tile_x0_y0>, <tile_x1_y0>, · · · , <tile_xW_yH>, <tile_global>，其中<tile_xi_yj>中的{i : j}可以是{1:1，1:2，1:3，1:4，1:5，1:6，2:1，2:2，2:3，3:1，3:2，4:1，5:1，6:1}。
• 二维包围盒标签：例如<box>(x0,y0),(x1,y1)</box>,···,<box>(xW,yH),(xW+1,yH+1)</box>，其中的(xi, yj)和(xi+1, yj+1)是该特定瓦片在整体高分辨率图像中的(左上角), (右下角)坐标。

使用解码器only NVLMD（Yi-34B作为基础LLM）进行高分辨率动态（DHR）中瓦片标签格式的消融实验。

• 纯动态高分辨率方法（DHR + 无标签）在所有基准测试中均显著提高了性能，除了 MMMU（50.0 对比 50.9），相比不使用标签的低分辨率版本。
• 将所有类型的瓦片标签插入到大语言模型解码器中，显著优于不使用任何标签的简单拼接，尤其是在 OCR 任务上。
• 一维标记 <tile_k> 通常比其他标记表现更佳。

NVLM-X 使用具有门控机制的交叉注意力来处理图像特征。

发现虽然感知重采样器对自然图像描述有益，但对密集OCR任务（例如从扫描文档中转录文本）却有负面影响，因为在Perceiver [48] 中，跨注意力机制会混合输入图像的标记，这可能会破坏图像块之间的重要空间关系，这对文档OCR来说非常重要。因此，NVLM-X架构不使用感知重采样器；相反，它完全依靠跨注意力直接读取视觉编码器中的图像标记。

NVLM-X的LLM骨干网络在多模态SFT过程中不会被解冻，并融合高质量文本SFT数据集以保持强大的文本性能。

动态高清磁贴标签

类似于NVLM-D的设计，我们在LLM解码器中插入了一系列基于文本的图块标签<tile_1> · · · <tile_k>，并通过正确配置X-注意力掩码，使每个标签<tile_k>仅能关注与其对应的图像标记。这种做法确保LLM能够更好地了解图块结构，而无需从缩略图和普通图块的内容中推断图块结构。

仅解码器与X注意机制

使用基于交叉注意力的NVLM-X（以Yi-34B作为基础模型）对动态高分辨率进行瓷砖标签技术的消融实验。

• NVLM-D 的参数比 NVLM-X 少，因为后者增加了新的门控跨注意力层。随着模型规模的增大，额外的参数数量变得显著。
• NVLM-X 通过避免在高分辨率图像处理中展开所有图像标记，从而在大语言模型解码器侧实现更高效的处理。
• NVLM-D 对来自不同模态的所有标记进行统一处理，从而在大语言模型解码器中实现联合多模态推理。然而，对于高分辨率图像，由于长标记序列（例如 256×7 = 1792 个标记），即使借助了瓷砖标记的帮助，推理仍然可能具有挑战性。

NVLM-H 是一种新颖的混合架构，结合了两种方法的最佳特性。它将图像标记的处理分为两条路径。缩略图图像标记与文本标记一起输入到 LLM 中，并通过自注意力层处理，从而实现联合多模态推理。同时，动态数量的常规图像块通过门控交叉注意力处理，使模型能够捕捉更细微的图像信息。这种方法不仅在高分辨率图像处理上优于 NVLM-X，同时计算效率相比 NVLM-D 也有显著提高。

动态高清标签位

NVLM-H 也使用相同的1-D展平的tile标签。主要的区别在于处理方式：将<tile_k>的文本嵌入与视觉嵌入一起输送到门控跨注意力层中。这种方法是有效的，因为在预训练期间，文本和视觉嵌入很好地配对，使得模型能够在跨注意力机制中无缝地理解和处理tile标签。

• 骨干LLM: Qwen2–72B-Instruct
• 视觉编码模型: InternViT-6B-448px-V1–5

• 对于NVLM-D模型，LLM和视觉编码器通过一个两层MLP连接以对齐模态，隐藏维度为12800 → 29568 → 8192。需要注意的是，InternViT-6B的初始隐藏维度为3200，经过像素拼接后，维度扩大到3200 × 4 即12800。
• 对于NVLM-X模型，图像特征首先通过一个一层MLP投影到LLM的隐藏维度。每8个LLM自注意力层后插入一个具有门控功能的X-注意力层，总共插入10个具有门控功能的X-注意力层。
• NVLM-H模型利用两层MLP和X-注意力层作为模态对齐模块。缩略图和常规瓦片的图像令牌通过两层MLP进行投影，隐藏维度为12800 → 29568 → 8192。投影后的缩略图令牌直接输入LLM解码器。常规瓦片的投影令牌通过X-注意力层进行交叉注意力处理。与NVLM-X模型一样，共插入10个具有门控功能的X-注意力层。

训练过程包括两个阶段。

• 预训练阶段：所有模型中，LLM主干和视觉编码器部分都被冻结，只训练模态对齐模块。

在预训练阶段中调整NVLM模型的超参数。

• 监督微调（SFT）：在训练大语言模型和模态对齐模块的过程中，视觉编码器保持冻结。

在SFT阶段训练NVLM模型的超参数（hyper-parameters）。

多模态的预训练数据

多模SFT数据

仅文本的SFT数据

一个高质量的纯文本SFT（自我指示微调）数据集被整理并纳入多模态微调阶段，有效保持了LLM骨干模型纯文本性能的优势，避免了灾难性遗忘。

SFT数据集涵盖了通用类别，包括ShareGPT、SlimOrca、EvolInstruct、GPTeacher、AlpacaGPT4和UltraInteract。此外，还包括来自数学类别的数据集，包括OrcaMathWordProblems、MathInstruct和MetaMath等数据集。涵盖来自代码类别的数据集则包括Magicoder、WizardCoder和GlaiveCodeAssistant等数据集。

为了进一步优化这些数据集中提示的回复，使用了OpenAI的模型，尤其是GPT-4o和GPT-4o-mini，来提高SFT数据集的质量。

关于视觉与文本基准的评估

• NVLM-D1.0 72B 在 OCRBench（853 分）、VQAv2（85.4 分）和 MMMU（59.7 分）上取得了最高分，超过了领先的专有和开源模型。
• NVLM-H1.0 72B 在开源多模态LLM中获得了最高的 MMMU（Val）得分（60.2 分），并且在 NVLM-1.0 家族中获得了最佳的 MathVista 得分（66.6 分）。
• NVLM-X1.0 72B 与尚未发布的 Llama 3-V 70B 相媲美，并且在训练和推理速度上明显快于其仅解码的版本。
• NVLM-1.0 模型在仅文本性能上优于开源多模态LLM，例如 LLaVA-OneVision 72B 和 InternVL-2-Llama3–76B，突显了引入高质量纯文本SFT数据的有效性。

对文本基准的评价

• 开放获取的多模态LLM通常在准确率上明显低于它们的LLM基础模型。
• 这些NVLM-1.0 72B模型拥有更高的平均准确率，这可能是因为它们各自的基础LLM模型（Qwen2–72B-Instruct）相比，结合了高质量的文本监督微调（SFT）数据和大量的多模态数学训练数据。

NVLM：开放边界型多模态大语言模型 https://arxiv.org/abs/2409.11402

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