一款名為 Vary-toy 的“年輕人的第一個(gè)多模態(tài)大模型”來(lái)了！模型大小不到 2B，消費(fèi)級(jí)顯卡可訓(xùn)練，GTX1080ti、8G 的老顯卡輕松運(yùn)行。
想將一份文檔圖片轉(zhuǎn)換成 Markdown 格式？以往需要文本識(shí)別、布局檢測(cè)和排序、公式表格處理、文本清洗等多個(gè)步驟。
現(xiàn)在只需一句話命令：
無(wú)論中英文，圖片中的大段文字都能分分鐘提取出來(lái)：
對(duì)一張圖做對(duì)象檢測(cè)，還是能給出具體坐標(biāo)的那種：
這項(xiàng)研究由來(lái)自曠視、國(guó)科大、華中大的研究人員共同提出。
據(jù)介紹，Vary-toy 雖小，但卻幾乎涵蓋了目前 LVLM（大型視覺(jué)語(yǔ)言模型）主流研究中的所有能力：文檔 OCR 識(shí)別（Document OCR）、視覺(jué)定位（Visual Grounding）、圖像描述（Image Caption）、視覺(jué)問(wèn)答（VQA）。
現(xiàn)在，Vary-toy 代碼和模型均已開(kāi)源，并有在線 demo 可試玩。
網(wǎng)友一邊表示感興趣，一邊關(guān)注點(diǎn)在于舊?GTX1080，心情 belike：
“縮小版”Vary
其實(shí)，早在去年 12 月 Vary 團(tuán)隊(duì)就發(fā)布了 Vary 的首項(xiàng)研究成果“Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models”。
研究人員指出 CLIP 視覺(jué)詞表在密集感知能力上的不足，并用一種簡(jiǎn)單有效的擴(kuò)充詞表方案給出了一種全新的 OCR 范式。
Vary 發(fā)布后得到廣泛關(guān)注，目前 Github1.2k+ star，但也有不少人因?yàn)橘Y源受限運(yùn)行不了。
考慮到目前開(kāi)源得很好且性能出色的“小”VLM 比較少，于是該團(tuán)隊(duì)又新發(fā)布了號(hào)稱(chēng)是“年輕人的第一個(gè)多模大模型”的 Vary-toy。
與 Vary 相比，Vary-toy 除了小之外，也訓(xùn)練了更強(qiáng)的視覺(jué)詞表，新的詞表不再將模型局限于文檔級(jí) OCR，而是給出了一個(gè)更加通用和全面的視覺(jué)詞表，其不僅能做文檔級(jí) OCR，還能做通用視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)。
那這究竟是如何做到的？Vary-toy 的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練流程如下圖所示，總的來(lái)說(shuō)，訓(xùn)練共分兩個(gè)階段。
首先在第一階段，使用 Vary-tiny + 結(jié)構(gòu)，預(yù)訓(xùn)練出一個(gè)相比原版 Vary 更好的視覺(jué)詞表，新的視覺(jué)詞表解決了原 Vary 只用它做文檔級(jí) OCR 的網(wǎng)絡(luò)容量浪費(fèi)問(wèn)題、以及沒(méi)有充分利用到 SAM 預(yù)訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)的問(wèn)題。
然后在第二階段中，將第一階段中訓(xùn)好的視覺(jué)詞表 merge 到最終結(jié)構(gòu)進(jìn)行 multi-task training / SFT。
眾所周知，一個(gè)好的數(shù)據(jù)配比對(duì)于產(chǎn)生一個(gè)能力全面的 VLM 是至關(guān)重要的。
因此在預(yù)訓(xùn)練階段，Vary-toy 使用了 5 種任務(wù)類(lèi)型的數(shù)據(jù)構(gòu)建對(duì)話，數(shù)據(jù)配比和示例 prompt 如下圖所示：
而在 SFT 階段，只使用了 LLaVA-80K 數(shù)據(jù)。更多的技術(shù)細(xì)節(jié)，可以查看 Vary-toy 的技術(shù)報(bào)告。
實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果
Vary-toy 在 DocVQA、ChartQA、RefCOCO、MMVet 四個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試的得分如下：
Vary-toy 在 DocVQA 上可以達(dá)到 65.6% 的 ANLS，在 ChartQA 上達(dá)到 59.1% 的準(zhǔn)確率，RefCOCO88.1% 的準(zhǔn)確率：
MMVet 上可以達(dá)到 29% 準(zhǔn)確率，無(wú)論是從基準(zhǔn)測(cè)試評(píng)分上還是可視化效果上，不到 2B 的 Vary-toy 甚至能和一些流行的 7B 模型的性能一較高下。
項(xiàng)目鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/2401.12503
[3]https://varytoy.github.io/
本文來(lái)自微信公眾號(hào)：量子位 （ID：QbitAI），作者：關(guān)注前沿科技
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