VisLingInstruct: 用自主指令优化提升多模式语言模型中的零样本学习
内容提要
该文综述多模态大语言模型指令遵循研究，介绍I4基准与Cheetah模型实现零样本最优，分析多模态指令调优方法并指出数据需求与真实性问题，提出VIM框架评估视觉指令能力，发现开源模型与GPT-4V差距显著，还介绍InstructZero、MMA、MultiInstruct、MMICL等方法提升复杂推理与跨语言迁移性能。
延伸解读
多模态指令遵循的评估基准
文章介绍了I4基准和VIM框架，用于评估多模态大语言模型的指令遵循能力。I4基准综合评估了模型在复杂视觉语言指令中的表现，而VIM通过将指令嵌入视觉场景，挑战模型的视觉解释能力。这些基准揭示了开源模型与GPT-4V在视觉指令理解上的显著差距，为未来改进提供了方向。
提升零样本性能的方法
文章提及了多种提升多模态模型零样本性能的方法，如Cheetah模型通过知识重新注入和反事实图像训练策略，在I4基准上达到零样本最优；InstructZero利用贝叶斯优化生成指令；MMA采用轻量适配器实现联合优化；MMICL通过无需训练的数据适应复杂提示。这些方法在复杂推理和跨语言迁移等任务上表现出色。
当前局限与未来方向
文章指出当前多模态指令调优方法存在局限性，包括对丰富多样数据集的需求以及生成响应的真实性和事实性问题。此外，开源模型在视觉指令理解上仍落后于GPT-4V。未来需要进一步解决数据需求和真实性问题，并提升模型的视觉解释能力，以缩小与顶尖模型的差距。
Q&A
Cheetah模型是什么？它在多模态指令遵循方面有什么突破？
Cheetah是一种新型多模态大型语言模型，通过智能控制知识重新注入模块和无标注跨注意力引导的反事实图像训练策略，实现了在复杂视觉语言指令中的有效处理，在I4基准测试的所有任务上达到了零样本表现的最新水平，并与当前MME基准的最新指导优化模型相比具有竞争力的性能。
VIM框架如何评估多模态大语言模型的视觉指令跟随能力？
VIM（Visual Embedded Instruction）通过将指令嵌入到视觉场景中，对多模态大语言模型提出挑战，要求强大的视觉解释能力。它在VQAv2、MME、MM-Vet和RefCOCO系列等基准上，通过零次尝试、一次尝试和对应尝试三种上下文学习设置进行评估，发现开源模型与GPT-4V存在显著性能差异。
InstructZero方法是如何优化黑盒大语言模型的指令的？
InstructZero通过优化一个低维的软提示来生成黑盒LLMs的指令，并使用贝叶斯优化来改进性能，在多项下游任务上展现出优于其他自动指令方法的性能。
MMA方法如何实现图像和语言模型的联合优化？
MMA（混合模态适应）采用轻量级的适配器模块来搭建LLMs和VL任务之间的桥梁，实现图像和语言模型的联合优化，同时具有自适应切换单模和多模指令的功能。该方法被应用于LaBIn大型视觉语言指导模型，实验表明其训练效率和性能竞争力均优于现有多模LLMs。
MultiInstruct在多模态指令调优中有什么贡献？
MultiInstruct是第一个多模态指令调优基准数据集，旨在设计多个特定任务和多个专家编写的指令，使用已存在的开源数据集和多个迁移学习策略来优化OFM模型的零样本性能，并探索了一个新的评估指标：敏感性。
MMICL如何解决图像与文本交叉多模态提示的问题？
MMICL通过考虑模型和数据的角度，使用无需训练的数据更好地适应用户真实应用中复杂的提示，包括多模态上下文与交叉的图像和文本、每个图像的文本参考以及具有空间、逻辑或时间关系的多图像数据。在广泛的视觉-语言任务中，特别是在复杂推理基准测试中，MMICL取得了新的最先进的零样本和少样本性能，并成功缓解了视觉-语言模型中的语言偏差问题。
多模态大语言模型在零样本跨语言迁移方面面临什么挑战？如何解决？
在多语言文本到视频搜索中，用非英语句子查询多语言文本-视频模型时性能显著下降。为了解决这个问题，研究引入了多语言多模态预训练策略，并收集了新的多语言教学视频数据集（MultiHowTo100M）进行预训练。实验表明，该方法显著提高了非英语语言的视频搜索效果，无需额外注释。
