DeepSeek開源了一個(gè)僅1.3B大小的多模態(tài)大模型：Janus（兩面神），統(tǒng)一了多模態(tài)理解和生成。通過將視覺編碼解耦成獨(dú)立的pathway，同時(shí)僅使用一個(gè)統(tǒng)一的transformer架構(gòu)進(jìn)行處理。Janus在多模態(tài)理解和生成基準(zhǔn)測試中超越了以往的統(tǒng)一模型，作為一個(gè)多模態(tài)“小”模型具有顯著的優(yōu)勢。

Paper:??? https://arxiv.org/abs/2410.13848????

Github: ???https://github.com/deepseek-ai/Janus???

Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B

Janus

Janus 是一個(gè)統(tǒng)一的多模態(tài)理解和生成的大型語言模型（MLLM），它將多模態(tài)理解和生成的視覺編碼解耦。Janus 基于 DeepSeek-LLM-1.3b-base 構(gòu)建，該模型訓(xùn)練時(shí)使用了大約5000億個(gè)文本token的語料庫。在多模態(tài)理解方面，它使用 SigLIP-L 作為視覺編碼器，支持384 x 384像素的圖像輸入。在圖像生成方面，Janus 使用了LlamaGen的tokenizer，并且具有16倍的下采樣率。

Janus的訓(xùn)練過程是分階段進(jìn)行的，以確保模型在多模態(tài)理解和生成任務(wù)上都能達(dá)到高性能：

第一階段：訓(xùn)練Adpater和圖像Head

• 目標(biāo)：在這一階段，主要目標(biāo)是在視覺和語言元素之間建立概念聯(lián)系，使大型語言模型（LLM）能夠理解圖像中顯示的實(shí)體，并具備初步的視覺生成能力。
• 訓(xùn)練策略：在這一階段，視覺編碼器和LLM被保持凍結(jié)狀態(tài)，只有理解適配器、生成適配器和圖像頭部中的可訓(xùn)練參數(shù)會被更新。

第二階段：統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練

• 目標(biāo)：在這一階段，通過多模態(tài)語料庫進(jìn)行統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練，使Janus能夠?qū)W習(xí)多模態(tài)理解和生成。
• 數(shù)據(jù)：使用所有類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括純文本數(shù)據(jù)、多模態(tài)理解數(shù)據(jù)和視覺生成數(shù)據(jù)。
• 訓(xùn)練策略：受到Pixart的啟發(fā)，首先使用ImageNet-1k進(jìn)行簡單的視覺生成訓(xùn)練，幫助模型掌握基本的像素依賴關(guān)系。然后，使用通用的文本到圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)模型的開放領(lǐng)域視覺生成能力。

第三階段：監(jiān)督微調(diào)（SFT）

• 目標(biāo)：在這一階段，使用指令調(diào)整數(shù)據(jù)對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，以增強(qiáng)其遵循指令和對話的能力。
• 訓(xùn)練策略：除了生成編碼器之外，所有參數(shù)都會進(jìn)行微調(diào)。
• 數(shù)據(jù)：為了確保Janus在多模態(tài)理解和生成方面的熟練程度，微調(diào)時(shí)不會對特定任務(wù)進(jìn)行單獨(dú)模型微調(diào)。相反，使用混合的純文本對話數(shù)據(jù)、多模態(tài)理解數(shù)據(jù)和視覺生成數(shù)據(jù)，以確保在多種場景下的多功能性。

訓(xùn)練細(xì)節(jié)：

• 損失函數(shù)：Janus作為一個(gè)自回歸模型，在訓(xùn)練期間簡單地采用交叉熵?fù)p失函數(shù)。
• 推理方法：在推理過程中，模型完全采用next token prediction進(jìn)行推理。對于純文本理解和多模態(tài)理解，按照預(yù)測分布順序采樣token。對于圖像生成，使用CFG（classifier-free guidance, 在訓(xùn)練過程中，以10%的概率將文本到圖像數(shù)據(jù)中的文本條件替換為pad token，使模型具有無條件的視覺生成能力）

作為一個(gè)next token prediction的圖像生成模型，生成效果相當(dāng)不錯(cuò)：

同時(shí)作為一個(gè)多模態(tài)理解模型，僅1.3B且只有384的輸入分辨率，效果也超出預(yù)期。比如帶有文字的meme圖的理解，甚至也還行：

可以看出，多模態(tài)大模型生成和理解，越卷越統(tǒng)一；模型尺寸也有著越卷越小的趨勢。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號思源數(shù)據(jù)科學(xué) 作者：思源Source

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/MQfmCE--zG6AJ1pFHqZK4A???