最近，日本东京的初创公司 Rhymes AI 推出了他们的首款人工智能模型 ——Aria。该公司自称，Aria 是全球首个开源的多模态混合专家（MoE）模型。这个模型不仅具有处理多种输入模态的能力，还声称在能力上与一些知名的商业模型不相上下，甚至更胜一筹。
Aria 的设计理念是希望能够在文本、代码、图像和视频等多种输入形式上，提供卓越的理解和处理能力。与传统的 Transformer 模型不同，MoE 模型通过多个专业的专家来替代其前馈层。当处理每个输入令牌时，一个路由模块会选择一部分专家进行激活，从而提高计算效率，减少每个令牌的激活参数数量。
Aria 的解码器每个文本令牌可以激活35亿个参数，整个模型拥有249亿个参数。为了处理视觉输入，Aria 还设计了一款轻量级的视觉编码器，拥有4.38亿个参数，可以将各种长度、大小和纵横比的视觉输入转换为视觉令牌。此外，Aria 的多模态上下文窗口达到64，000个令牌，意味着它能处理更长的输入数据。
在训练方面，Rhymes AI 共分为四个阶段，先用文本数据进行预训练，再引入多模态数据，接着是长序列的训练，最后进行微调。
在此过程中，Aria 总共使用了6.4万亿个文本令牌和4000亿个多模态令牌进行预训练，数据来自 Common Crawl 和 LAION 等知名数据集，并进行了部分合成增强。
根据相关基准测试，Aria 在多个多模态、语言和编程任务中表现优于 Pixtral-12B 和 Llama-3.2-11B 等模型，并且因激活参数较少，推理成本也较低。
此外，Aria 在处理带有字幕的视频或多页文档时表现良好，其理解长视频和文档的能力超过了 GPT-4o mini 和 Gemini1.5Flash 等其他开源模型。
为便于使用，Rhymes AI 将 Aria 的源代码以 Apache2.0许可证形式发布在 GitHub 上，支持学术和商业使用。同时，他们还提供了一个训练框架，可以在单个 GPU 上对 Aria 进行多种数据源和格式的微调。值得一提的是，Rhymes AI 与 AMD 达成了合作，以优化模型性能，展示了一款名为 BeaGo 的搜索应用，该应用能够在 AMD 硬件上运行，为用户提供更全面的文本和图像 AI 搜索结果。
Quick Start
pip install transformers==4.45.0 accelerate==0.34.1 sentencepiece==0.2.0 torchvision requests torch Pillow
pip install flash-attn --no-build-isolation# For better performance, you can install grouped-gemm, which may take 3-5 minutes to install
pip install grouped_gemm==0.1.6import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessormodel_id_or_path = "rhymes-ai/Aria"model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id_or_path, device_map="auto", torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id_or_path, trust_remote_code=True)image_path = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png"image = Image.open(requests.get(image_path, stream=True).raw)messages = [{"role": "user","content": [{"text": None, "type": "image"},{"text": "what is the image?", "type": "text"},],}
]text = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=text, images=image, return_tensors="pt")
inputs["pixel_values"] = inputs["pixel_values"].to(model.dtype)
inputs = {k: v.to(model.device) for k, v in inputs.items()}with torch.inference_mode(), torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16):output = model.generate(**inputs,max_new_tokens=500,stop_strings=["<|im_end|>"],tokenizer=processor.tokenizer,do_sample=True,temperature=0.9,)output_ids = output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:]result = processor.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)print(result)
