BLIP3技术小结(xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models)

paper	https://www.arxiv.org/abs/2408.08872
github	https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/xgen-mm
Org.	Salesforce AI Research
个人博客地址	http://myhz0606.com/article/blip3>blip3

前置阅读：BLIP系列总结

核心思路

虽然过去BLIP系列对LMM发展起到至关重要的作用，但从效果上来说，已经远落后于当下的SOTA模型，主要有一下3点原因：
1）数据上，训练数据数量少、质量不高、多样性不强。
2）训练策略上，多个stage（ITM，ITC， ITG）训练流程冗长，up scale的训练开销大
3）模型架构上，BLIP系列仅支持单图输入，应用范围相对较窄

BLIP3针对以上3个方面进行改进：
1）数据上，构造了更大的、质量更高、多样性更强的数据集。
2）训练策略上，提出3 stage 的训练范式，并统一用next token prediction作为训练目标目标，提升训练效率和模型效果。
3）模型架构上，支持交错图文输入。

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方法

模型架构

多模态两种主流架构：

cross-attention style；通过给LLM引入交叉注意力机制，融合不同模态的信息；代表方法：Flamingo，Llama 3.1
decoder-only style；通过VL-connector，将visual token转为LLM可以“理解”的token，无需改动LLM的架构。代表方法：BLIP-2，LLAVA，Qwen-vl，Pali-x，Kosmos-2，phi3-vision等

BLIP3也是decoder-only style。区别于早先的BLIP2，BLIP3支持交错式的图文输入。

训练阶段：图片用visual tokenizer转为visual token，文本用text tokenizer转为text token，最后按序拼接起来送入LLM，用causal mask做并行，仅对文本token处计算自回归损失。

推理阶段：图片用visual tokenizer转为visual token，文本用text tokenizer转为text token，最后按序拼接起来送入LLM，按照next token prediction的范式做生成。

BLIP3架构只能解决多模态图文交错输入，单模态文本输出。

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BLIP3的架构包含3部分

image transforme(image encoder)

这个部分不参与训练，所用模型为SigLIP （ViT-SO400M-14-SigLIP-384），用于提取图片embedding。

VL-Connector

BLIP3中没有沿用BLIP2的QFormer，而是用了Flamingo的Perceiver Resampler。二者核心思路其实都差不多——以learnable queries的方式，将image encoder提取的image embedding转为固定长度的image token。

Perceiver Reampler的核心计算逻辑如图所示：

代码位置：https://github.com/salesforce/LAVIS/blob/xgen-mm/open_flamingo/src/helpers.py#L105

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LLM

BLIP3中，LLM也参与训练。所用的LLM为phi3-mini

Any-Resolution Vision Token Sampling

为了强化模型对细粒度信息的捕获能力。BLIP3也引入了Llava next中的Any-Resolution Vision Token Sampling 策略，具体过程如下：

step1: 找到最优分辨率

预设了一些模版，通过下面的目标找到输入图片最适合的分辨率

$\begin{aligned} &\mathrm{Objection:} \mathrm{Arg} \min_{t} (\mathrm{wasted\_resolution}), t=1,2, \cdots N \\ \end{aligned}$

其中t为模版的索引，一共有 $N$ 个预设模版

$\begin{aligned} &r_{t} = \min( \frac{w_t} {w_{\rm ori}}, \frac{h_t} {h_{\rm ori}}) \\ &\mathrm{wasted\_resolution} = w_t * h_t - \min (w_{\rm ori} * h_{\rm ori}, \mathrm{INT}(w_{\rm ori} * r_{t}) * \mathrm{INT} (h_{\rm ori} * r_{t}) ) \\\end{aligned}$


possible_resolutions = [[384, 768], [768, 384], [768, 768], [1152, 384], [384, 1152]]def select_best_resolution(original_size, possible_resolutions):"""Args:original_size (tuple): The original size of the image in the format (width, height).possible_resolutions (list): A list of possible resolutions in the format [(width1, height1), (width2, height2), ...].Returns:tuple: The best fit resolution in the format (width, height)."""original_width, original_height = original_sizebest_fit = Nonemax_effective_resolution = 0min_wasted_resolution = float('inf')for width, height in possible_resolutions:scale = min(width / original_width, height / original_height)downscaled_width, downscaled_height = int(original_width * scale), int(original_height * scale)effective_resolution = min(downscaled_width * downscaled_height, original_width * original_height)wasted_resolution = (width * height) - effective_resolutionif effective_resolution > max_effective_resolution or (effective_resolution == max_effective_resolution and wasted_resolution < min_wasted_resolution):max_effective_resolution = effective_resolutionmin_wasted_resolution = wasted_resolutionbest_fit = (width, height)return best_fi

step2: 切分patch

每个patch的size为vision transformer的输入size，blip3>blip3所用的ViT-SO400M-14-SigLIP-384 的输入size为（384x384)。假设输入图片所映射的模板size为(768x768)，将图片resize到(768x768)后进行切分，得到5个patch，4个切分patch加上一个包含全局信息的patch，如下图所示。

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step3: 计算每个patch的image embedding。

一个384x384的图片经过ViT-SO400M-14-SigLIP-384后得到576个token $384/16)^2$ 。

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step4: 分别提取每个patch的vision token再拼接

从下图可见，不同模版分辨率的image token是不同的。通常来说，token数越多，包含的细粒度信息就越多。对于下游感知密集型的推理任务会有更大优势（如DocQA）。

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训练recipe

training-stage	训练模块	训练目标	dataset	dataset size	训练时长	是否采用any-resolution Vision Token Sampling 的策略
stage1: pre-training	VL connector, LLM	next token prediction	交错图文数据，caption类数据	-	100 billion multi-modal token	否
stage2-part1. 常规instruct-following SFT	VL connector, LLM	next token prediction	开源数据：1）多模态会话
2） image caption；3）VQA；4） document QA；5）science and math understand等	1M	1 epoch	是
stage2-part2. multi-image instruction tuning	VL connector, LLM	next token prediction	MANTIS，Mmdu，及stage 2.1中的交错图文数据	-	-	是
post-training—Improving Truthfulness by Direct Preference Optimization	LLM-backbone Lora 2.5%参数。	DPO	VLFeedback	62.6k	1 epoch	是
post-training—Improving Harmlessness by Safety Fine-tuning	LLM-backbone Lora 2.5%参数	next token prediction	VLGuard-2k,5k additional examples from the instruction fine-tuning dataset	2k	3 epoch	是

从模型架构来看，BLIP3需要训练模块有两个：1）VL-connector (perceiver sampler);2) LLM

BLIP3的训练分为了3个stage

pre-training
SFT
post-training

stage1: pre-training

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数据集格式如：

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stage1训练了约100 billion 多模态token。此外，stage1没有用Any-Resolution Vision Token Sampling的策略。

简单介绍BLIP3自建的3个数据集

(一) BLIP3-KALE

论文暂时未给出细节。

论文原话：Details will be discussed in another paper, and the dataset will be made public very soon

(二) BLIP3-OCR-200M

作者从Datacomp-1B中搜集了200M张高分辨率图片。用paddleOCR提取里面的文字信息。虽然BLIP3中并没有用到文本的bounding box，作者说可以尝试，会提升OCR QA类任务的效果。

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(三) BLIP3-GROUNDING-50M

作者从Datacomp-1B中搜集50M图片（图文信息都要）。用开源的open-set目标检测模型Grounding-DINO和Recognize Anything进行识别。将caption中的对应的object替换为包含位置信息的object。

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stage2: SFT

part1. 常规instruct-following SFT

作者搜集了一批开源数据集，从里面挑选了1M数据用Any-Resolution Vision Token Sampling的策略微调模型1个epoch。开源数据涉及的领域包括：

多模态会话
image caption
VQA
document QA
science and math understand等

part2. multi-image instruction tuning

为了提升模型对多图交错图文场景的理解能力，作者用多图交错图文数据集MANTIS，Mmdu结合2.1的单图交错图片数据对模型进行进一步微调。

stage3: post-training

stage3主要是为了提升模型的helpfulness，harmlessness

part1. 通过DPO提升模型的Truthfulness

训练数据：该阶段利用了开源的VLFeedback数据集的指令，VLFeedback是一个用GPT4-v构造多模态偏好数据集，总计80K。构造方式：给定指令，让多个VLM模型做生成，随后GPT4-v从helpfulness, visual faithfulness, and ethics对生成的结果进行打分。分值高的输出作为preferred responses，分值低的输出作为dispreferred responses。BLIP3进一步过滤掉首选响应得分较低的sample，最终得到62.6K数据。

训练方式：BLIP3采用DPO作为训练目标，用LORA微调LLM 2.5%参数，总计训练1个epoch。

part2. 通过Safty-SFT提升模型的Harmlessness

训练数据：用VLGuard数据集+随机5K SFT数据集对BLIP3再次进行微调，在保留helpfulness的同时提升harmlessness。

训练方式：LORA微调LLM 2.5%参数