用于视觉指令调优(Visual Instruction Tuning)的数据集VISION-FLAN

分类:大语言模型 | 热度:41 ℃

来自弗吉尼亚理工大学、华盛顿大学、密歇根大学、亚马逊、微软、Meta AI的研究人员推出用于视觉指令调优(Visual Instruction Tuning)的数据集VISION-FLAN。这个系统旨在提高视觉语言模型(VLMs)在理解和执行视觉任务方面的能力,特别是在处理多样化任务和遵循人类偏好方面。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.11690

主要功能:

VISION-FLAN的核心功能是提供一个多样化的视觉指令调优数据集,这个数据集包含了187个不同的任务,涵盖了从物体检测、光学字符识别(OCR)到图像质量分类等多种视觉任务。每个任务都配有专家编写的指令,帮助模型更好地理解任务需求。

主要特点:

  1. 多样性:VISION-FLAN包含了大量的多样化任务,这有助于提高模型的泛化能力,使其能够处理各种不同的视觉问题。
  2. 专家指令:每个任务都配有专家编写的指令,确保了任务描述的准确性和清晰性。
  3. 两阶段调优框架:VISION-FLAN提出了一个两阶段的调优框架,首先在VISION-FLAN数据集上对模型进行微调,然后在GPT-4合成数据上进一步微调,以更好地符合人类偏好。

工作原理: VISION-FLAN的工作原理分为两个阶段。首先,使用预训练的大型语言模型(LLM)和图像编码器(如CLIP-ViT)作为初始模型,然后在VISION-FLAN数据集上进行微调,以获得多样化的能力。接着,为了使模型的输出更符合人类偏好,使用少量的GPT-4合成数据进行第二阶段的微调。这个过程中,模型学会了如何理解和回应视觉指令,同时避免了过度依赖GPT-4合成数据可能导致的幻觉和灾难性遗忘问题。

具体应用场景: VISION-FLAN可以应用于多种场景,包括但不限于:

  • 图像识别:帮助模型识别图像中的物体、场景和活动。
  • 视觉问答(VQA):使模型能够理解图像内容并回答相关问题。
  • 图像生成:根据给定的指令生成描述或图像。
  • 图像编辑:指导模型进行图像编辑,如调整颜色、裁剪等。
  • 辅助视觉障碍人士:通过图像描述和问答,帮助视觉障碍人士理解周围环境。

总的来说,VISION-FLAN通过提供一个丰富的视觉指令调优数据集和有效的调优策略,显著提升了视觉语言模型在多模态任务中的性能。

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