大模型+多模态的3种实现方法｜文末赠书
我们知道，预训练LLM已经取得了诸多惊人的成就， 然而其明显的劣势是不支持其他模态（包括图像、语音、视频模态）的输入和输出，那么如何在预训练LLM的基础上引入跨模态的信息，让其变得更强大、更通用呢？本节将介绍“大模型+多模态”的3种实现方法。
以LLM为核心，调用其他多模态组件
2023年5月，微软亚洲研究院（MSRA）联合浙江大学发布了HuggingGPT框架，该框架能够以LLM为核心，调用其他的多模态组件来合作完成复杂的AI任务（更多细节可参见Yongliang Shen等人发表的论文“HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace”）。HuggingGPT框架的原理示意图如图1所示。下面根据论文中提到的示例来一步一步地拆解 HuggingGPT框架的执行过程。
图1
假如现在你要执行这样一个复杂的AI任务：生成一张一个小女孩正在读书的照片，要求她的姿势和示例照片中的小男孩的姿势相同，然后用你的声音来描述新生成的照片。HuggingGPT框架把执行这个复杂AI任务的过程分成了4个步骤。
（1）任务规划（Task Planning）。使用LLM了解用户的意图，并将用户的意图拆分为详细的执行步骤。如图5-10左上部分所示，将输入指令拆分为6个子步骤。
子步骤1：根据小男孩的图像Image-1，生成小男孩的姿势轮廓Image-2。
子步骤 2：根据提示文本“小女孩正在读书”及小男孩的姿势轮廓Image-2生成小女孩的图像Image-3。
子步骤3：根据小女孩的图像Image-3，对图像信息进行分类。
子步骤4：根据小女孩的图像Image-3，对图像信息进行目标检测，生成带目标框的图像Image-4。
子步骤5：根据小女孩的图像Image-3，对图像信息进行描述，生成描述文本，并在Image-4中完成目标框和描述文本的配对。
子步骤6：根据描述文本生成语音Audio-1。
（2）模型选择（Model Selection）。根据步骤（1）中拆分的不同子步骤，从Hugging Face平台（一个包含多个模型的开源平台）中选取最合适的模型。对于子步骤1中的轮廓生成任务，选取OpenCV的openpose control模型；对于子步骤2中的图像生成任务，选取sd-controlnet-openpose模型；对于子步骤3中的图像分类任务，选取谷歌的vit-base-patch16-224模型；对于子步骤4中的目标检测任务，选取Facebook的detr-resnet-101模型；对于子步骤5中的图像描述任务，选取nlpconnect开源项目的vit-gpt2-Image-captioning模型；对于子步骤6中的语音生成任务，选取Facebook的fastspeech2-en- ljspeech模型。
（3）任务执行（Task Execution）。调用步骤（2）中选定的各个模型依次执行，并将执行的结果返回给LLM。
（4）响应生成（Response Generation）。使用LLM对步骤（3）中各个模型返回的结果进行整合，得到最终的结果并进行输出。
HuggingGPT框架能够以LLM为核心，并智能调用其他多模态组件来处理复杂的AI任务，原理简单，使用方便，可扩展性强。另外，其执行效率和稳定性在未来有待进一步加强。
基于多模态对齐数据训练多模态大模型
这种方法是直接利用多模态的对齐数据来训练多模态大模型，《多模态大模型：技术原理与实战》一书5.3节中介绍了诸多模型，例如VideoBERT、CLIP、CoCa、CoDi等都是基于这种思路实现的。
这种方法的核心理念是分别构建多个单模态编码器，得到各自的特征向量，然后基于类Transformer对各个模态的特征进行交互和融合，实现在多模态的语义空间对齐。
由此训练得到的多模态大模型具备很强的泛化能力和小样本、零样本推理能力，这得益于大规模的多模态对齐的预训练语料。与此同时，由于训练参数量较大，往往需要较多的训练资源和较长的训练时长。
以LLM为底座模型，训练跨模态编码器
这种方法的特色是以预训练好的LLM为底座模型，冻结LLM的大部分参数来训练跨模态编码器，既能够有效地利用LLM强大的自然语言理解和推理能力，又能完成复杂的多模态任务。这种训练方法还有一个显而易见的好处，在训练过程中对LLM的大部分参数进行了冻结，导致模型可训练的参数量远远小于真正的多模态大模型，因此其训练时长较短，对训练资源的要求也不高。下面以多模态大模型LLaVA为例介绍这种方法的主要构建流程。
2023年4月，威斯康星大学麦迪逊分校等机构联合发布了多模态大模型LLaVA。LLaVA模型在视觉问答、图像描述、物体识别、多轮对话等任务中表现得极其出色，一方面具有强大的自然语言理解和自然语言推理能力，能够准确地理解用户输入的指令和意图，支持以多轮对话的方式与用户进行交流，另一方面能够很好地理解输入图像的语义信息，准确地完成图像描述、视觉问答、物体识别等多模态任务。LLaVA模型的原理示意图如图2所示。
图2
在训练数据上，LLaVA模型使用了高质量的多模态指令数据集，并且这些数据都是通过GPT-4生成的。这个指令数据集包含基于图像的对话数据、详细描述数据和复杂推理数据，共15万条，数据的质量和多样性较高。LLaVA模型将多模态指令数据集应用到了多模态任务上，这是指令微调扩展到多模态领域的第一次尝试。
在模型架构上，LLaVA模型使用Vicuna模型作为文本编码器，使用CLIP模型作为图像编码器。
第一个阶段，基于59.5万条CC3M文本-图像对齐数据，训练跨模态编码器，以便将文本特征和图像特征进行语义对齐。这里的跨模态编码器其实是一个简单的投影映射层，在训练时冻结LLM的参数，仅仅对投影映射层的参数进行更新。
第二个阶段，基于15万条多模态指令数据，对多模态大模型进行端到端的指令微调，具体针对视觉问答和多模态推理任务进行模型训练。值得注意的是，LLaVA模型在训练的第二个阶段会对LLM和投影映射层的参数都进行相应的更新，仍然存在一定的时间开销和训练资源依赖，这也是后续研究工作的一个重要方向。
2023年5月2日，LLaVA官方发布了轻量级的LLaVA Lightning模型（可以翻译为轻量级的LLaVA模型），使用8个RTX A100型号的显卡，3小时即可完成训练，总训练成本仅为40美元。
以上摘自《多模态大模型：技术原理与实战》一书！
本书详细介绍了大语言模型和多模态大模型的发展历史、技术原理和亮点、主要的开源框架、配套工具、部署细则和实战案例。
为了让读者更好地进行大模型的应用实战，本书还详细介绍了使用大模型为商业赋能的3个应用案例。
期望本书能够帮助读者打开通往大模型尤其是多模态大模型的学习、实战和商业成功之路。
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