訓(xùn)練方法與推理策略

性能評(píng)測(cè)體系

現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來(lái)方向

綜述的完整目錄如下：

多模態(tài)的 Tokenization

我們認(rèn)為多模態(tài)的 Tokenization 是 MMNTP 的基石和最重要的部分，它將各種模態(tài)的信息（如圖像、視頻和音頻片段）分解為最小的單元序列（Token），以便 Transformer 結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的 NTP 模型學(xué)習(xí)。

Tokenization 方法可以分為離散（Discrete Tokenization）和連續(xù)（Continuous Tokenization）兩種。離散標(biāo)記化通過(guò)量化將原始信息映射到有限的離散空間，而連續(xù)標(biāo)記化則不涉及量化，保留了數(shù)據(jù)的連續(xù)性質(zhì)。下面的圖給出了兩種方式的示意圖。

2.1 Tokenizer 訓(xùn)練方法

本節(jié)針對(duì)圖片，視頻，音頻領(lǐng)域的 Tokenization 訓(xùn)練方法進(jìn)行了詳細(xì)的梳理和比較。首先總結(jié)了幾種常見(jiàn)的訓(xùn)練方法，例如對(duì)比學(xué)習(xí)，自編碼器等，以及這些方法在不同模態(tài)上的應(yīng)用與針對(duì)不同模態(tài)特點(diǎn)的改進(jìn)，并按照不同的訓(xùn)練方法歸納整理了不同類(lèi)型的 Tokenizers，如下表所示：

我們以表示能力（representation）和重建能力（reconstruction）為基點(diǎn)，重點(diǎn)討論了 Tokenizers 在訓(xùn)練時(shí)存在的挑戰(zhàn)，例如離散型編碼器存在的編碼表塌陷，信息損失的問(wèn)題以及一些改進(jìn)措施例如 FSQ，LFQ 等方案，以及以 CLIP 為代表的連續(xù)型編碼器中主要存在的語(yǔ)義對(duì)齊，編碼效率，以及對(duì)于不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，大家提出了哪些針對(duì)性的改進(jìn)措施。

MMNTP 模型

MMNTP 模型一般結(jié)構(gòu)如上圖所示，它主要由骨干模型（一般是一個(gè) Transformer 模型），以及不同模態(tài)的 Tokenizer 與 De-Tokenizer 組成。Tokenizer將不同模態(tài)的信息轉(zhuǎn)換為 Token 序列，De-Tokenizer 則將 Token 序列轉(zhuǎn)換為原始模態(tài)的信息。

如上圖所示，我們將 MMNTP 模型進(jìn)一步分為兩類(lèi)，組合式（Compositional）和統(tǒng)一（Unified）式。組合模型依賴(lài)于強(qiáng)大的外部編碼器例如 CLIP 和解碼器例如 SD3 來(lái)理解和生成多模態(tài)信息，而統(tǒng)一模型則使用輕量級(jí)的編碼器和解碼器例如 VQVAE，將大部分理解和生成任務(wù)交給骨干模型。本文對(duì)這兩種模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)討論，并比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

對(duì)于不同的多模態(tài)任務(wù)來(lái)說(shuō)，MMNTP 模型可以以一種統(tǒng)一的方式處理不同任務(wù)，區(qū)別之處在于不同任務(wù)的輸入輸出不同。上圖以圖片模態(tài)為例子，列出來(lái)了同一個(gè) MMNTP 模型結(jié)構(gòu)如何進(jìn)行圖片理解例如 VQA，圖片生成，以及基于文字指令的圖片編輯任務(wù)。

只需要替換輸入輸出的組合形式，同一個(gè)模型架構(gòu)就可以完成不同的任務(wù)，這體現(xiàn)了 MMNTP 模型在多模態(tài)任務(wù)上的統(tǒng)一性。本文針對(duì)圖片，視頻，音頻模態(tài)的 MMNTP 模型進(jìn)行了詳細(xì)的討論，并根據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型進(jìn)行了梳理，如下表所示。

訓(xùn)練范式

4.1 訓(xùn)練任務(wù)的類(lèi)型

一旦將不同模態(tài)的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為序列化的標(biāo) Tokens，就可以使用統(tǒng)一的骨 MMNTP 模型來(lái)訓(xùn)練，以解決各種理解和生成任務(wù)。

本文將訓(xùn)練任務(wù)按照生成的 Token 類(lèi)型不同分為兩類(lèi)，離散 Token 預(yù)測(cè)和連續(xù) Token 預(yù)測(cè)。二者的區(qū)別在于預(yù)測(cè)的 token 是離散的還是連續(xù)的，這會(huì)對(duì)應(yīng)不同的訓(xùn)練任務(wù)，以及特殊的輸出頭的結(jié)構(gòu)。

例如多模態(tài)理解任務(wù)往往以語(yǔ)言作為輸出，則需要使用語(yǔ)言模型頭作為輸出頭，進(jìn)行離散 Token 預(yù)測(cè)。如果將 Diffusion 模型和 NTP 模型結(jié)合，則需要使用 Diffusion 模型頭作為輸出頭，進(jìn)行連續(xù) Token 預(yù)測(cè)。

4.2 訓(xùn)練階段

和語(yǔ)言模型類(lèi)似，MMNTP 模型的訓(xùn)練也可以分為三個(gè)階段，如上圖所示，分別是模態(tài)對(duì)齊預(yù)訓(xùn)練，指令微調(diào)和偏好學(xué)習(xí)。

這里的預(yù)訓(xùn)練階段，通常指的是在多模態(tài)數(shù)據(jù)-文本對(duì)數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以將不同模態(tài)的信息對(duì)齊到語(yǔ)言空間。指令微調(diào)階段是針對(duì)不同的下游任務(wù)，例如理解和生成類(lèi)任務(wù)，用標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。偏好學(xué)習(xí)在 MMNTP 模型中的研究剛剛起步，主要將模型的輸出和人類(lèi)的偏好進(jìn)行對(duì)齊。

本文詳細(xì)這三個(gè)階段的相關(guān)研究工作，并根據(jù)任務(wù)類(lèi)型進(jìn)行了歸納整理。

4.3 測(cè)試時(shí)的Prompt工程

Prompt 工程是提升 LLM 模型效果的重要手段，在 MMNTP 模型中，借助了 LLM 繼基座模型的能力，Prompt 工程同樣重要。本文對(duì) MMNTP 模型中的 Prompt 工程進(jìn)行了詳細(xì)的討論，如上圖所示，分為多模態(tài)的上下文學(xué)習(xí)（Multimodal In-Context Learning）和多模態(tài)思維鏈（Multimodal Chain-of-Thought）兩種方法。

如上圖所示，多模態(tài)的上下文學(xué)習(xí)指的是在輸入中加入多模態(tài)任務(wù)的例子，以幫助模型更好地理解任務(wù)。多模態(tài)思維鏈則是指在輸入中加入一些思維鏈的提示，例如“感知”，“推理過(guò)程”等，以促使模型更好地進(jìn)行多模態(tài)推理。我們將這些方法進(jìn)行整理，如下表所示。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與性能評(píng)測(cè)

在綜述中，我們還對(duì) MMNTP 模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行了詳細(xì)的討論，包括數(shù)據(jù)集的構(gòu)建，數(shù)據(jù)集的規(guī)模，以及數(shù)據(jù)集的多樣性。同時(shí)，我們也比較了 NTP 模型和非 NTP 模型在多模態(tài)任務(wù)上的表現(xiàn)，如上圖所示，在大規(guī)模理解任務(wù)例如 VQAv2，MMMU上，NTP 模型表現(xiàn)全面優(yōu)于非 NTP 模型。

在生成任務(wù)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)例如 Imagenet，GenEval，我們觀察到 NTP 模型在和純 Diffusion 取得了不相上下的效果，甚至在某些任務(wù)上表現(xiàn)更好，這展示了 NTP 模型在統(tǒng)一不同多模態(tài)任務(wù)上的潛力。

存在的挑戰(zhàn)

本文提出了四個(gè)目前尚未解決的挑戰(zhàn)，主要源于 MMNTP 訓(xùn)練范式。這些挑戰(zhàn)包括：

如何更好地利用無(wú)監(jiān)督的多模態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展 MMNTP 模型

克服多模態(tài)干擾并增強(qiáng)協(xié)同作用

提高 MMNTP 模型的訓(xùn)練和推理效率

將 MMNTP 作為更廣闊任務(wù)的通用接口。

這些挑戰(zhàn)的解決對(duì)于 MMNTP 范式實(shí)現(xiàn)多模態(tài)智能的發(fā)展至關(guān)重要。