来源：机器之心
纯文本大模型方兴未艾，多模态领域也开始涌现出多模态大模型工作，地表最强的GPT-4具备读图的多模态能力，但是迟迟未向公众开放体验，于是乎研究社区开始在这个方向上发力研究并开源。MiniGPT-4和LLaVA问世不久，阿里达摩院便推出mPLUG-Owl，一个基于模块化实现的多模态大模型。
今天要介绍的是mPLUG-Owl，该工作不仅通过大量cases展示出优秀的多模态能力，还第一次针对视觉相关的指令理解提出一个全?的测试集OwlEval，通过人工评测对比了已有模型，包括LLaVA、MiniGPT-4、BLIP-2以及系统类MM-REACT等工作，实验结果表明mPLUG-Owl展示出更优的多模态能力，尤其在多模态指令理解能力、多轮对话能力、知识推理能力等方?表现突出
6月份非农就业人数增加209,000人，低于经济学家预期的增加240,000人:金色财经报道，6月份非农就业人数增加209,000人，低于经济学家预期的增加240,000人。尽管数据显示劳动力市场降温，但市场观察人士仍感到担忧，因为平均时薪增长率较5月份稳定在0.4%，较去年同期稳定在4.4%。根据FedWatch Tool的数据，该报告并未改变美联储下次会议加息25个基点的预期。这使美国股市承压，三大股指本周均下跌。标准普尔500指数下跌1.16%，纳斯达克指数下跌0.92%。[2023/7/10 10:12:40]
论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.14178
代码链接：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl
Shemaroo与Near基金会达成合作:金色财经报道，Shemaroo与Near基金会达成合作，建立一个Web3.0创新单元，探索区块链技术在媒体和娱乐行业的潜力。通过利用Near的可扩展基础设施和智能合约能力，Shemaroo旨在为其用户开发创新的解决方案和服务，专注于去中心化、透明度和不可更改性。[2023/5/5 14:45:28]
ModelScope体验地址：
https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary
HuggingFace体验地址：
https://huggingface.co/spaces/MAGAer13/mPLUG-Owl
多模态能力展示
我们把mPLUG-Owl与现有工作进行对比来感受一下mPLUG-Owl的多模态效果，值得一提的是，该工作中评比的测试样例基本上都来自已有工作，避免了cherrypick问题。
Coinbase今日在英国《金融时报》刊登广告，呼吁采用加密货币:4月19日消息，Coinbase首席执行官Brian Armstrong在推特上表示，Coinbase今日在英国《金融时报》刊登了题为《It's Time to Update the System（是时候更新系统了）》的平面广告，指出6项采用加密货币的原因，包括加密技术可以帮助更新老化的金融基础设施，为客户提供更多的金融自由，为机构提供推动创新的新工具等。
此前昨日消息，Coinbase在博客文章中表示，英国可以成为“Web3经济的创新中心”。Brian Armstrong表示，如果加密行业的监管不明确，Coinbase可能会考虑搬离美国。[2023/4/19 14:12:28]
下图6展示了mPLUG-Owl很强的多轮对话能力。
从图7中可以发现，?mPLUG-Owl具有很强的推理能力。
如图9展示了一些笑话解释例?。
在该工作中，除了评测对比外，该研究团队还观察到mPLUG-Owl初显一些意想不到的能力，比如多图关联、多语?、文字识别和文档理解等能力。
如图10所示，虽然在训练阶段并没有进行多图关联数据的训练，mPLUG-Owl展现出了一定的多图关联能力。
如图11所示，尽管mPLUG-Owl在训练阶段仅使用了英文数据，但其展现出了有趣的多语?能力。这可能是因为mPLUG-Owl中的语?模型使用了LLaMA，从而出现了这一现象。
尽管mPLUG-Owl没有在带有标注的文档数据上进行训练，但其仍然展现出了一定的文字识别和文档理解能力，测试结果如图12所示。
方法介绍
该工作提出的mPLUG-Owl，其整体架构如图2所示。
模型结构：它由视觉基础模块(开源的ViT-L)、视觉抽象模块以及预训练语?模型(LLaMA-7B)组成。视觉抽象模块将较?的、细粒度的图像特征概括为少量可学习的Token，从而实现对视觉信息的?效建模。?成的视觉Token与文本查询一起输?到语?模型中，以?成相应的回复。
模型训练：采用两阶段的训练方式
第一阶段：主要目的也是先学习视觉和语?模态间的对?。不同于先前的工作，?mPLUG-Owl提出冻住视觉基础模块会限制模型关联视觉知识和文本知识的能力。?因此mPLUG-Owl在第一阶段只冻住LLM的参数，采用LAION-400M，?COYO-700M，?CC以及MSCOCO训练视觉基础模块和视觉摘要模块。
第?阶段：延续mPLUG和mPLUG-2中不同模态混合训练对彼此有收益的发现，Owl在第?阶段的指令微调训练中也同时采用了纯文本的指令数据(52kfromAlpaca+90kfromVicuna+50kfromBaize)和多模态的指令数据(150kfromLLaVA)。作者通过详细的消融实验验证了引?纯文本指令微调在指令理解等方?带来的收益。第?阶段中视觉基础模块、视觉摘要模块和原始LLM的参数都被冻住，参考LoRA，只在LLM引?少量参数的adapter结构用于指令微调。
实验结果
SOTA对比
为了比较不同模型的多模态能力，该工作构建一个多模态指令评测集OwlEval。由于?前并没有合适的自动化指标，参考Self-Intruct对模型的回复进行人工评测，打分规则为：A="正确且令人满意"；B="有一些不完美，但可以接受"；C="理解了指令但是回复存在明显错误"；D="完全不相关或不正确的回复"。
对比结果如下图3所示，实验证明Owl在视觉相关的指令回复任务上优于已有的OpenFlamingo、BLIP-2、LLaVA、MiniGPT-4。
多维度能力对比
多模态指令回复任务中牵扯到多种能力，例如指令理解、视觉理解、图?上文字理解以及推理等。为了细粒度地探究模型在不同能力上的?平，本文进一步定义了多模态场景中的6种主要的能力，并对OwlEval每个测试指令人工标注了相关的能力要求以及模型的回复中体现了哪些能力。
结果如下表格6所示，在该部分实验，作者既进行了Owl的消融实验，验证了训练策略和多模态指令微调数据的有效性，也和上一个实验中表现最佳的baseline—MiniGPT4进行了对比，结果显示Owl在各个能力方?都优于MiniGPT4。
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