一、结论写在前面论文来自南京大学、阿里巴巴。 现有方法主要通过监督微调(SFT)将视觉编码器与大型语言模型(LLMs)对齐,赋予LLMs多模态能力,但随着训练过程的推进,MLLMs对多种语言的内在反应能力逐渐恶化。…
为了对预训练模型进行指令微调,Aya 23 使用了Üstün等人(2024年)描述的多语言指令数据。由于多语言指令数据的稀缺性,这些微调数据集结合了多种方法来改善数据的可用性,包括广泛的多语言模板聚合和剪枝,以及由各种语言的流利发言者精心策划的人类注释。此外,还扩展到机器翻译和合成数据生成结合翻译的数据增强策略。 以...
多语言指令微调(MuIT,Multi-language Instruction Tuning)是一种针对多语言大型语言模型(MLLMs)的训练策略,旨在提升模型对多语言指令的理解和执行能力。以下是MuIT的一些关键点: 目标:MuIT的目标是通过在多种语言的指令数据上进行微调,使模型能够理解和遵循不同语言的自然语言指令,提高模型在多语言任务上的性能。 数...
为了进一步提高LLM在未见任务上的指令泛化能力,即Zero-Shot能力,需要在自然语言众包指令数据上微调预训练模型,参考论文FLAN 。微调数据集来自于通用的NLP基准集,通过指令模板改造输入输出的格式得到CoT和非CoT任务的指令数据集,见下图。微调后可以显著提高在各种模型类(PaLM、T5、U-PaLM)、各种学习样例设置(Zero-Shot、...
两阶段指令微调 在有监督指令微调阶段,构建的百万指令数据被用于模型微调。由于指令数据涉及十多种双语 BioNLP 任务,在训练过程中,由于不同任务互相干扰导致一些任务难以收敛,简单的数据合并直接进行单阶段微调,效果并不理想。因此,本文提出了一种两阶段的监督指令微调策略,如下图所示。
作者提出了一种视觉-语言模型UMIT,它能够处理多模态和多任务医学成像应用。 作者设计了一种两阶段训练策略:特征对齐阶段和指令微调阶段。特征对齐阶段旨在对齐视觉和文本特征,而微调阶段则通过各种指令使UMIT能够在多个任务之间共享知识。 作者在多个公共基准数据集上进行了实验,包括五项任务和十八个数据集。结果表明,在大...
为了克服上述问题，我们需要探索一种新的方法来处理多模态指令微调中的任务冲突。一种可能的解决方案是引入联合训练和共享知识的方法。通过联合训练，不同任务之间可以共享知识和信息，从而提高模型的整体性能。同时，可以引入一种动态的任务选择机制，根据输入数据的特征和需求，自动选择合适的任务专家来处理任务，减少人为...
对多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。 △多模态指令微调存在任务冲突 举个例子,多模态问答任务可能要求回复尽可能简洁准确,文档理解任务却会反过来要求大模型尽可能详细地做出描述。
本文将介绍如何从零开始训练一个多模态语言模型,包括预训练、指令微调、对齐、融合多模态和链接外部系统等关键步骤。一、预训练预训练是多模态语言模型的基础。通过大规模无监督学习,模型能够学习到语言和图像等不同模态的内在结构和语义信息。常用的预训练方法包括自回归和自编码等。在预训练阶段,我们通常使用大量的...
指令微调可使多模态模型更好地捕捉不同模态间的细微关联。为解决多模态信息融合中的难题提供新的思路和方法。有助于开发更智能、更精准的人机交互系统。推动多模态模型在医疗诊断等领域的创新应用。促进模型在图像和文本等多模态数据上的协同学习。能够提高模型的泛化能力,降低对特定数据集的依赖。为构建更高效的多...