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
一巨鲸8小时前从Wintermute Trading又购买了4860亿枚PEPE:金色财经报道，据Lookonchain监测，一巨鲸8小时前从Wintermute Trading又购买了4860亿枚PEPE （约合60.4万美元）。过去3天，该巨鲸总共购买了 1.29万亿枚PEPE (约合161万美元)。[2023/8/11 16:19:54]
论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.14178
代码链接：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl
ModelScope体验地址：
https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary
某聪明钱买入7.9万亿枚PEPE2.0，获利超100万美元:7月7日消息，据Lookonchain监测，某聪明钱地址在10天内将1.2万美元变成105万美元。这个聪明钱地址的大部分利润来自PEPE2.0。他花了9万美元购买了7.9万亿枚PEPE2.0，然后以约61.4万美元的价格出售了5.2万亿枚PEPE2.0。他目前持有2.7万亿枚PEPE2.0（约合53.3万美元），总利润超过100万美元。[2023/7/7 22:23:46]
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。
数据：持有价值超过100万美元的PEPE地址数量已超50个:5月2日消息，据区块链分析公司Arkham Intelligence披露最新数据显示，当前持有价值超过100万美元的PEPE地址数量已超50个。
Arkham Intelligence表示，最早的一个PEPE买家是一个所谓“部署者钱包（deployer wallet）”，该钱包仅花费了2美元购买了1950亿枚PEPE，之后以22.94 ETH（42200美元）的价格出售了这些代币。
另据CoinGecko数据显示，自推出以来PEPE价格已上涨1000%以上，已跻身市值前100的加密资产，目前排名第94位。[2023/5/2 14:38:35]
下图6展示了mPLUG-Owl很强的多轮对话能力。
meme币Pepe（PEPE）过去24小时涨超55%:金色财经报道，据CoinGecko数据显示，meme币Pepe（PEPE）过去24小时涨幅超过55%，现报价0.000000338883美元。[2023/4/23 14:21:42]
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。
欧洲央行维持三大关键利率不变，将PEPP规模进一步扩大6000亿欧元:欧洲央行维持三大关键利率不变，将紧急抗疫购债计划（PEPP）规模进一步扩大6000亿欧元，将以灵活的方式进行紧急抗疫购债计划（PEPP）的购买，针对紧急抗疫购债计划（PEPP）至少延长至2021年6月。消息公布后，欧元兑美元EUR/USD短线走高近40点。（金十）[2020/6/4]
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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