VisionLLM v2：一种适用于数百种视觉语言任务的端到端通用多模态大语言模型
内容提要
本文介绍了基于大型语言模型的视觉中心任务框架VisionLLM，旨在统一视觉与语言任务。通过将图像视为外语并利用语言指令进行管理，提升了多模态模型在特定领域的表现。此外，研究提出了VistaLLM和RoboLLM框架，解决了多任务间的干扰问题，并在视觉感知任务中取得了优异成绩。
延伸解读
统一视觉与语言任务的核心思路
VisionLLM 将图像视为一种外语，通过语言指令灵活定义和管理视觉任务，从而统一了视觉与语言任务的视角。这种思路使模型具备不同级别的任务定制能力，能够作为通用视觉语言模型处理多种任务。
多任务干扰的解决方案
针对多模态大语言模型在任务间产生的幻觉和相互干扰问题，研究采用 u-LLaVA 方法，将 LLM 作为连接多个专家模型的桥梁。该方法简单有效，并在多个基准测试中取得了最先进的性能。
实际场景中的性能表现
RoboLLM 框架利用多模态大语言模型的预训练能力，在 ARMBench 挑战的视觉感知任务中，于实际仓库场景的大规模机器人操作数据集上，不仅优于现有基线方法，还大幅减少了模型选择和调优的工作量。
预训练方法的可转移性
multi-grained vision language pre-training 方法在多个粒度上学习视觉语言对齐，其提出的 X$^2$-VLM 模型采用模块化架构，在图像文本和视频文本任务中实现了最佳性能与模型规模的良好平衡，并显示出高可转移性，可在任何语言或领域中使用。
Q&A
VisionLLM框架的主要功能是什么？
VisionLLM框架通过将图像视为外语，统一了视觉和语言任务，具备任务定制能力。
VistaLLM框架如何提高视觉任务的性能？
VistaLLM框架通过指令调整的方法解决了在单一框架中集成多种视觉任务的问题，显著提高了性能。
RoboLLM框架的应用场景是什么？
RoboLLM框架在实际仓库场景下的视觉感知任务中表现优异，减少了模型选择和调优的工作量。
multi-grained vision language pre-training方法的优势是什么？
该方法可以在多个粒度上学习视觉语言对齐，显示出高可转移性。
如何将特定领域的视觉数据集转化为统一问答格式？
研究开发了一种方法，将特定领域的视觉和视觉-语言数据集转化为统一的问答格式，以扩展多模态语言模型的应用。
VisionLLM如何解决多任务间的干扰问题？
通过将大型语言模型作为连接多个专家模型的桥梁，采用u-LLaVA方法来解决多模态LLM在任务间的干扰问题。
