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这篇文章给大家介绍一下阿里发表的多模态大模型工作mPLUG-Owl，共2篇文章，建立在前序图像表征对齐预训练大语言模型的思路，提出了不同的参数训练方式、多模态解耦映射等优化方法，在多项任务取得了SOTA效果。
相关论文：
mPLUG-Owl Language Models with Multimodality
mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality Collaboration
多模态大模型希望构建一个能同时处理文本、图像等不同模态信息的数据，解决复杂的图文推理等多模态任务。在NLP中的大语言模型逐渐兴起后，多模态模型的一个主要构建思路为：以预训练的大语言模型LLM为基座，通过ViT等Vision Encoder将图像映射成表征，和文本token embedding拼接到一起输入大模型，结合预训练、Instruction Tuning等方法进行训练。
这种多模态大模型的建模方法，经过2年的研究，逐渐完善起来。阿里的mPLUG-Owl工作，就建立在这个思路基础之上。
第一版本的mPLUG-Owl核心结构如下图，主要包括一个预训练的LLM、一个图像编码器、一个视觉抽象器3个部分。
其中的核心是，如何将图像信息进行比较好的处理，和LLM的表征空间对齐。对于图像信息，对图像分patch后，采用预训练ViT进行处理，生成每个patch的embedding。由于图像中包含背景等噪声信息，且维度较高，直接将原始图像信息输入语言模型难以学习且复杂度高。因此，文中引入了Visual Abstractor模块，对基础的图像特征进行抽象。
Visual Abstractor由cross attention构成，使用一些可学习的token embedding和原始图像的patch embedding进行cross attention计算，token的数量远小于patch的数量，选择性的将patch embedding的重要信息汇聚到可学习token上。
Visual Abstractor输出多个视觉token embedding，和文本的token embedding拼接到一起，输入到预训练的LLM中。
视觉特征对齐语言模型的多模态大模型，一般采用两个阶段进行训练。在第一个阶段，使用基础的图文数据构建生成式任务，第二阶段利用Instruction Tuning的方式让模型进一步提升复杂多模态理解能力。
在之前的很多工作中，都采用这种两阶段的训练，但是更新的参数不同。比如MiniGPT4只更新图像表征到LLM输入的MLP映射网络，其他方法也对Visual Encoder进行了冻结。为了提升多模态的联合学习能力，本文在预训练阶段，打开Visual Encoder的参数更新，强化模型的多模态训练过程。在第二阶段，冻结Visual Encoder参数，finetune语言模型参数。
在近期阿里发布的mPLUG-Owl2工作中，主要对多模态的对齐进行了优化。
这里的核心优化点是对语言模型的self-attention机制进行了优化，对于两个模态的表征，分别使用独立layer normalization缩放到相同scale后，使用两组不同的MLP网络分别进行两个模态表征到同空间的映射。
相比之前共享MLP的映射方法，这种独立映射的方法保留了两个模态个性化的信息，又能映射到相同空间。在attention后再分别接各自模态的layer normalization生成最终预测结果。
在知识星球中，也为大家整理了这种视觉对齐LLM的多模态大模型历史工作，感兴趣的同学可以加入学习。
文中对比了mPLUG-Owl在各项任务上和MiniGPT、BLIP、LLaVA等多模态大模型的效果，均取得了SOTA效果，验证了mPLUG-Owl的多模态理解能力。
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