極客號（Daydx.com）9月19日 消息:最近，北京交通大學(xué)等機構(gòu)聯(lián)合推出了新多模態(tài)大模型MMICL。它支持文本、圖像、視頻三種模態(tài)的混合輸入，在多項多模態(tài)能力評測中表現(xiàn)搶眼。
MMICL在MMBench和MME兩項多模態(tài)測評中均獲得不俗的成績。它采用Flan-T5XXL作為基礎(chǔ)模型，通過兩階段訓(xùn)練完成。第一階段是預(yù)訓(xùn)練，使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集;第二階段是多模態(tài)上下文微調(diào)，使用自建包含豐富多模態(tài)樣本的MIC數(shù)據(jù)集。這種訓(xùn)練方式讓MMICL既具備強大的語義理解能力，又特別適合處理復(fù)雜的多模態(tài)輸入。
項目地址:https://github.com/HaozheZhao/MIC
MMICL使用了VCR、VQAv2、GQA、COCO、NLVR2等多種數(shù)據(jù)源。研究人員將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成了少樣本式數(shù)據(jù)，存儲在jsonl文件中，形成了帶有0到少樣本的多指令式數(shù)據(jù)。研究使用python數(shù)據(jù)預(yù)處理腳本，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為后續(xù)訓(xùn)練的原始化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式支持交錯的圖像文字輸入，相關(guān)圖像輸入以及語境示范輸入。
MMICL最大的特色在于同時接受文本和圖像的交錯輸入，就像微信聊天一樣自然。它可以分析兩張圖像的關(guān)系，也可以從視頻中提取時空信息。如果給它一些示例，MMICL還能進行“現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣”，對未知知識進行類比和推理。研究團隊表示，MMICL成功緩解了視覺語言模型中的語言偏見問題，避免在大量文本輸入時忽視視覺信息。
MMICL的核心功能包括:
1）理解并推理多幅圖像之間的關(guān)系;
2）人工構(gòu)建的語境訓(xùn)練數(shù)據(jù)，支持語境學(xué)習(xí);
3）狀態(tài)最先進的多模態(tài)建模能力。
目前，MMICL已開源兩個版本，分別基于FlanT5XL和Vicuna模型，可滿足商用和科研需求。該模型支持多種互動方式，開發(fā)者可以通過GitHub獲取代碼和模型進行試用。諸如圖像分類、視頻理解等多模態(tài)任務(wù)，都可以基于MMICL得到進一步提升。
總體來說，MMICL是新興的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型中的佼佼者。它具備處理復(fù)雜多模態(tài)輸入的能力，支持各種多模態(tài)任務(wù)精調(diào)。MMICL的開源發(fā)布為多模態(tài)AI的研究和應(yīng)用提供了新的選擇。隨著其性能和適用場景的不斷優(yōu)化，MMICL有望成為多模態(tài)領(lǐng)域的新寵。
