Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

内容纲要

Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

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。

Idefics2Idefics1 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

Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

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)IDLRendered-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。

Idefics2 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

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 简介: 为社区而生的强大 8B 视觉语言模型

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)

我们还提供了一个微调 colab notebook,希望能帮到想在自有用例上微调 Idefics2 的用户。

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资源

如欲进一步深入,下面列出了 Idefics2 所有资源:

许可

本模型是两个预训练模型构建的: Mistral-7B-v0.1 以及 siglip-so400m-patch14-384,这两者都是基于 Apache-2.0 许可证发布的。

因此,我们基于 Apache-2.0 许可证发布了 Idefics2 权重。

致谢

感谢 Google 团队和 Mistral AI 向开源 AI 社区发布并提供他们的模型!

特别感谢 Chun Te Lee 的柱状图,以及 Merve Noyan 对博文的评论和建议 🤗。


英文原文: https://hf.co/blog/idefics2

原文作者: Leo Tronchon,Hugo Laurençon,Victor Sanh

译者: Matrix Yao (姚伟峰),英特尔深度学习工程师,工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。

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