在包含 280 萬條多模態(tài)上下文指令 - 相應(yīng)對的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練之后，Otter 展現(xiàn)出了優(yōu)秀的問答能力，并在 ChatGPT 及人類的兩項評估中獲得了很高的評價。

近段時間來，AI 對話助手在語言任務(wù)上取得了不小的進(jìn)展。這種顯著的進(jìn)步不只是基于 LLM 強大的泛化能力，還應(yīng)該歸功于指令調(diào)優(yōu)。這涉及到在一系列通過多樣化和高質(zhì)量指令的任務(wù)上對 LLM 進(jìn)行微調(diào)。

借助指令調(diào)優(yōu)獲得零樣本性能的一個潛在原因是，它內(nèi)化了上下文。這很重要，特別是當(dāng)用戶輸入跳過常識性的上下文時。通過納入指令調(diào)優(yōu)，LLM 獲得了對用戶意圖的高度理解，即使在以前未見過的任務(wù)中也能表現(xiàn)出更好的零樣本能力。

然而，一個理想的 AI 對話助手應(yīng)該能夠解決涉及多種模態(tài)的任務(wù)。這需要獲得一個多樣化和高質(zhì)量的多模式指令跟隨數(shù)據(jù)集。比如，LLaVAInstruct-150K 數(shù)據(jù)集（也被稱為 LLaVA）就是一個常用的視覺 - 語言指令跟隨數(shù)據(jù)集，它是使用 COCO 圖像、指令和從 GPT-4 中獲得的基于圖像說明和目標(biāo)邊界框的響應(yīng)構(gòu)建的。但 LLaVA-Instruct-150K 具有三個局限性：有限的視覺多樣性；使用圖片作為單一視覺數(shù)據(jù)；上下文信息僅包含語言形態(tài)。

為了推動 AI 對話助手突破這些限制，來自新加坡南洋理工大學(xué)、微軟雷蒙德研究院的學(xué)者們提出了多模態(tài)上下文指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集 MIMIC-IT，這是一個包含 280 萬條多模態(tài)上下文指令 - 相應(yīng)對的數(shù)據(jù)集，涵蓋各種現(xiàn)實生活場景。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.05425.pdf

此外，為了高效地生成指令 - 響應(yīng)對，研究者還介紹了「Sythus」，這是一個受 self-instruct 方法啟發(fā)的指令 - 響應(yīng)注釋的自動化 pipeline。Sythus 采用系統(tǒng)信息、視覺注釋和上下文中的例子來指導(dǎo)語言模型（GPT-4 或 ChatGPT）根據(jù)視覺語境生成指令 - 響應(yīng)對，針對視覺語言模型的三個基本能力：感知、推理和規(guī)劃。此外，英文的指令和響應(yīng)被譯成七種語言，以支持多種語言的使用。

特別值得注意的是，研究者在 MIMIC-IT 上訓(xùn)練了基于 OpenFlamingo 的多模態(tài)模型「Otter」。通過 ChatGPT、人類兩個方面的評估，Otter 的多模態(tài)能力超越了近期的其他視覺 - 語言模型。

在一系列 Demo 中，研究者展示了 Otter 的多模態(tài)問答能力：

Q：接下來出哪張牌？

A：八筒。這樣你就能留著四條和五條，等著湊成順子。

Q：我想著陸了，怎么操作？

A：按一次左下按鈕，左轉(zhuǎn)，要著陸時拉右邊的手剎。

Q：接下來怎么辦？

A：把球傳到中路，跑到球門，尋找進(jìn)球機會。

接下來，讓我們看看研究細(xì)節(jié)。

MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集

MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集包括 280 萬個多模態(tài)指令 - 響應(yīng)對，涵蓋了基本能力：感知、推理和計劃。每個指令都伴隨著多模態(tài)的對話背景，使在 MIMIC-IT 上訓(xùn)練的 VLM 能夠在交互式指令中表現(xiàn)出很好的熟練度，并能進(jìn)行零樣本的概括。

相比于 LLaVA，MIMIC-IT 的特點包括：

(1) 多樣化的視覺場景，包含了一般場景、自我中心視角場景和室內(nèi) RGB-D 圖像等不同數(shù)據(jù)集的圖像和視頻；

(2) 多個圖像（或一個視頻）作為視覺數(shù)據(jù)；

(3) 多模態(tài)的上下文信息，包括多個指令 - 響應(yīng)對和多個圖像或視頻；

(4) 支持八種語言，包括英文、中文、西班牙文、日語、法語、德語、韓語和阿拉伯語。

下圖進(jìn)一步展示了二者的指令 - 響應(yīng)對對比（黃色方框為 LLaVA）：

如表 1 所示，MIMIC-IT 的數(shù)據(jù)源來自七個數(shù)據(jù)集：COCO、Spot-the-diff (SD)、ScanNetV2 (SN)、VisualStorytelling (VIST) 、DenseCaption/Activity caption（DC）、TVCaption（TVC）和 Ego4D（E4D）?！干舷挛摹惯@一列的「lang.」表示語言，「vis.」表示視覺。

Sythus：自動化指令 - 響應(yīng)對生成 pipeline

同時，研究者提出了 Sythus（圖 3），這是一個自動化 pipeline，用于生成多種語言的高質(zhì)量指令 - 響應(yīng)對。在 LLaVA 提出的框架基礎(chǔ)上，研究者利用 ChatGPT 來生成基于視覺內(nèi)容的指令 - 響應(yīng)對。為了確保生成的指令 - 響應(yīng)對的質(zhì)量，該 pipeline 將系統(tǒng)信息、視覺注釋和上下文中的樣本作為 ChatGPT 的 prompt。系統(tǒng)信息定義了所生成的指令 - 響應(yīng)對的預(yù)期語氣和風(fēng)格，而視覺注釋則提供了基本的圖像信息，如邊界框和圖像描述。上下文中的樣本幫助 ChatGPT 在語境中學(xué)習(xí)。

由于核心集的質(zhì)量會影響后續(xù)的數(shù)據(jù)收集過程，研究者采用了一個冷啟動策略，在大規(guī)模查詢之前加強上下文中的樣本。在冷啟動階段，采用啟發(fā)式方法，僅通過系統(tǒng)信息和視覺注釋來 prompt ChatGPT 收集上下文中的樣本。這個階段只有在確定了令人滿意的上下文中的樣本后才結(jié)束。在第四步，一旦獲得指令 - 響應(yīng)對，pipeline 會將它們擴展為中文（zh）、日文（ja）、西班牙文（es）、德文（de）、法文（fr）、韓文（ko）和阿拉伯語（ar）。進(jìn)一步的細(xì)節(jié)，可參考附錄 C，具體的任務(wù) prompt 可以在附錄 D 中找到。

經(jīng)驗性評估

隨后，研究者展示了 MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集的各種應(yīng)用以及在其上訓(xùn)練的視覺語言模型 (VLM) 的潛在能力。首先，研究者介紹了使用 MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集開發(fā)的上下文指令調(diào)優(yōu)模型 Otter。而后，研究者探索了在 MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 Otter 的各種方法，并討論了可以有效使用 Otter 的眾多場景。

圖 5 是 Otter 在不同場景下的響應(yīng)實例。由于在 MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練，Otter 能夠為情境理解和推理、上下文樣本學(xué)習(xí)、自我中心的視覺助手服務(wù)。

最后，研究者在一系列基準(zhǔn)測試中對 Otter 與其他 VLM 的性能進(jìn)行了比較分析。

ChatGPT 評估

下表 2 展示了研究者利用 MMAGIBench 框架對視覺語言模型的感知和推理能力進(jìn)行廣泛的評估。

人類評估

Multi-Modality Arena使用 Elo 評級系統(tǒng)來評估 VLM 響應(yīng)的有用性和一致性。圖 6 (b) 顯示 Otter 展示了卓越的實用性和一致性，在最近的 VLM 中獲得了最高的 Elo 評級。

少樣本上下文學(xué)習(xí)基準(zhǔn)評估

Otter 基于 OpenFlamingo 進(jìn)行微調(diào)，OpenFlamingo 是一種專為多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)而設(shè)計的架構(gòu)。使用 MIMIC-IT 數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)后，Otter 在 COCO 字幕 (CIDEr) 少樣本評估（見圖 6 (c)）上的表現(xiàn)明顯優(yōu)于 OpenFlamingo。正如預(yù)期的那樣，微調(diào)還帶來了零樣本評估的邊際性能增益。

圖 6：ChatGPT 視頻理解的評估。

討論

缺陷。雖然研究者已經(jīng)迭代改進(jìn)了系統(tǒng)消息和指令 - 響應(yīng)示例，但 ChatGPT 容易出現(xiàn)語言幻覺，因此它可能會生成錯誤的響應(yīng)。通常，更可靠的語言模型需要 self-instruct 數(shù)據(jù)生成。

未來工作。未來，研究者計劃支持更多具體地 AI 數(shù)據(jù)集，例如 LanguageTable 和 SayCan。研究者也考慮使用更值得信賴的語言模型或生成技術(shù)來改進(jìn)指令集。