Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

发表于 2024年4月15日

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中文翻译: MatrixYao 校对: zhongdongy

本文也提供英文版本 English。

Idefics-Obelics logo

我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。

Idefics2 由 Idefics1 改进而得，其参数量为 8B，具有开放许可 (Apache 2.0) 并大大增强了 OCR (光学字符识别) 功能，因此有望成为多模态社区坚实的基础模型。其在视觉问答基准测试中的表现在同规模模型中名列前茅，并可与更大的模型 (如 LLava-Next-34B 以及 MM1-30B-chat) 一较高下。

Idefics2 甫一开始就集成在 🤗 Transformers 中，因此社区可以直接基于它面向很多多模态应用进行微调。你当下就可在 Hub 上试用该模型！

The Cauldron

模型	权重是否开放	尺寸	每图像词元数	MMMU (val/test)	MathVista (testmini)	TextVQA (val)	MMBench (test)	VQAv2 (test-dev)	DocVQA (test)
DeepSeek-VL	✅	7B	576	36.6/-	36.1	64.4	73.2	-	49.6
LLaVa-NeXT-Mistral-7B	✅	7B	2880	35.3/-	37.7	65.7	68.7	82.2	-
LLaVa-NeXT-13B	✅	13B	2880	36.2/-	35.3	67.1	70.0	82.8	-
LLaVa-NeXT-34B	✅	34B	2880	51.1/44.7	46.5	69.5	79.3	83.7	-
MM1-Chat-7B	❌	7B	720	37.0/35.6	35.9	72.8	72.3	82.8	-
MM1-Chat-30B	❌	30B	720	44.7/40.3	39.4	73.5	75.1	83.7
Gemini 1.0 Pro	❌	🤷‍♂️	🤷‍♂️	47.9/-	45.2	74.6	-	71.2	88.1
Gemini 1.5 Pro	❌	🤷‍♂️	🤷‍♂️	58.5/-	52.1	73.5	-	73.2	86.5
Claude 3 Haiku	❌	🤷‍♂️	🤷‍♂️	50.2/-	46.4	-	-	-	88.8

Idefics1 指令版 (32-shots)	✅	80B	-	-	-	39.3	-	68.8	-

Idefics2（不切图）*	✅	8B	64	43.5/37.9	51.6	70.4	76.8	80.8	67.3
Idefics2 （切图）*	✅	8B	320	43.0/37.7	51.4	73.0	76.7	81.2	74.0

切图: 遵循 SPHINX 和 LLaVa-NeXT 的策略，允许算法选择将图切成 4 幅子图。

训练数据

Idefics2 在预训练时综合使用了多种公开数据集，包括: 图文网页 (维基百科，OBELICS) 、图文对 (Public Multimodal Dataset、LAION-COCO) 、OCR 数据 (PDFA (en)、IDL、Rendered-text，以及代码 - 渲染图数据 (WebSight) )。

我们使用了这个交互式可视化工具对 OBELICS 数据集进行探索。

遵循基础模型社区的惯例，我们也在各种任务数据集上对基础模型进行了指令微调。此时，由于各任务数据集的格式各不相同，且分散在不同的地方，如何将它们汇聚起来是社区面临的一大难题。为了解决这个问题，我们发布了筹措良久的多模态指令微调数据集: The Cauldron (丹鼎) ，它是我们手动整理的、包含 50 个开放数据集的、多轮对话格式的合辑式数据集。我们的指令微调 Idefics2 模型的训练数据将 The Cauldron 和各种纯文本指令微调数据集的串接而得。

The Cauldron

对 Idefics1 的改进

我们按照 NaViT 策略以原始分辨率 (最大为 980 x 980) 和原始宽高比操作图像。这免去了传统的将图像大小调整为固定尺寸正方形的做法。此外，我们遵循 SPHINX 的策略，并允许切图以及传入非常大分辨率的图像 (可选项)。
我们增加了图像或文档中文本识别的训练数据，这显著增强了 OCR 能力。我们还通过增加相应的训练数据提高了模型回答图表、数字和文档问题的能力。
我们放弃了 Idefics1 的架构 (门控交叉注意力) 并简化了视觉特征到语言主干的投影子模型。图像先被通过到视觉编码器，再通过已训的感知器池化和 MLP 从而完成模态投影。然后，将所得的池化序列与文本嵌入连接起来，以获得一个图像和文本的交织序列。

所有这些改进叠加上更好的预训练主干网络，使得模型的性能与 Idefics1 相比有显著提升，且尺寸缩小了 10 倍。

Idefics2 Architecture

Idefics2 入门

Idefics2 可在 Hugging Face Hub 上使用，并已被最新的 transformers 版本支持。以下给出了一段示例代码:

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
from transformers.image_utils import load_image

DEVICE = "cuda:0"

# Note that passing the image urls (instead of the actual pil images) to the processor is also possible
image1 = load_image("https://cdn.britannica.com/61/93061-050-99147DCE/Statue-of-Liberty-Island-New-York-Bay.jpg")
image2 = load_image("https://cdn.britannica.com/59/94459-050-DBA42467/Skyline-Chicago.jpg")
image3 = load_image("https://cdn.britannica.com/68/170868-050-8DDE8263/Golden-Gate-Bridge-San-Francisco.jpg")

processor = AutoProcessor.from_pretrained("HuggingFaceM4/idefics2-8b")
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
    "HuggingFaceM4/idefics2-8b",
).to(DEVICE)

# Create inputs
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": "What do we see in this image?"},
        ]
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "In this image, we can see the city of New York, and more specifically the Statue of Liberty."},
        ]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": "And how about this image?"},
        ]
    },
]
prompt = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=prompt, images=[image1, image2], return_tensors="pt")
inputs = {k: v.to(DEVICE) for k, v in inputs.items()}

# Generate
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=500)
generated_texts = processor.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)

print(generated_texts)