基于視覺編碼器的MLLM的基本構(gòu)成：MLLM通常由預(yù)訓(xùn)練的模態(tài)編碼器、預(yù)訓(xùn)練的LLM和一個(gè)連接它們的模態(tài)接口三個(gè)模塊組成。模態(tài)編碼器(如：CLIP-ViT視覺編碼器、Whisper音頻編碼器等)將原始信息（如圖像或音頻）壓縮成更緊湊的表示。預(yù)訓(xùn)練的LLM則負(fù)責(zé)理解和推理處理過的信號(hào)。模態(tài)接口用于對(duì)齊不同的模態(tài)，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)模態(tài)表征空間的語(yǔ)義對(duì)齊。下面這張圖概括的比較好。

基于視覺編碼器的MLLM的基本構(gòu)成

上述工作都是基于視覺編碼器的多模態(tài)大模型，下面來看一個(gè)Encoder-free VLMs（無(wú)視覺編碼器的多模態(tài)大模型）的思路，供參考。

模型架構(gòu)

圖片

視覺和文本編碼

多模態(tài)編碼：為了在視覺和文本之間建立有效的交互，提出了一個(gè)分而治之的設(shè)計(jì)，通過引入模態(tài)感知組件來顯式解耦關(guān)鍵模塊。包括獨(dú)立的注意力矩陣（查詢、鍵和值）、歸一化層和前饋模塊，每個(gè)都有不同的參數(shù)，以適應(yīng)不同模態(tài)的需求。

分而治設(shè)計(jì)

通過分而治之的架構(gòu)設(shè)計(jì)，EVEv2.0能夠有效地減少模態(tài)間的干擾，提高模型的訓(xùn)練效率和性能。

使用多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention, ATTN）來跨所有模態(tài)進(jìn)行建模，以在統(tǒng)一特征空間中模擬跨模態(tài)關(guān)系。公式如下：

通過完全解耦架構(gòu)，最小化表示空間中的干擾。每個(gè)Transformer塊的總體操作定義如下：

這種設(shè)計(jì)允許在保持預(yù)訓(xùn)練知識(shí)的同時(shí)，獨(dú)立地進(jìn)行單模態(tài)編碼和跨模態(tài)對(duì)應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)靈活的建模模式，以理解和推理多模態(tài)信息。

視覺特征與語(yǔ)言輸入的融合方式

從代碼上看，融合時(shí)，會(huì)遍歷輸入序列中的每個(gè)樣本，根據(jù) IMAGE_TOKEN_INDEX 確定圖像特征的插入位置。將語(yǔ)言輸入的嵌入和圖像特征按順序拼接在一起，形成新的輸入嵌入 new_input_embeds，同時(shí)更新標(biāo)簽 new_labels 和視覺標(biāo)記掩碼 visual_token_mask。

https://github.com/baaivision/EVE/blob/main/EVEv2/eve/model/eve_arch.py

https://github.com/baaivision/EVE/blob/main/EVEv2/eve/model/eve_arch.py

訓(xùn)練方式

訓(xùn)練流程概述。PEL/WEL 表示圖像塊/單詞嵌入層。我們首先訓(xùn)練圖像塊嵌入層，以在不同模態(tài)間建立初始對(duì)齊。之后，我們僅更新大型語(yǔ)言模型（LLM）內(nèi)的視覺層，逐步增強(qiáng)視覺感知能力。值得注意的是，我們將圖像分辨率從 800×800 逐步提高到 1600×1600，并保持原始圖像的寬高比。最后，我們通過問答（QA）和指令數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以加強(qiáng)跨模態(tài)對(duì)應(yīng)和復(fù)雜理解能力。

訓(xùn)練流程概述。PEL/WEL 表示圖像塊/單詞嵌入層。我們首先訓(xùn)練圖像塊嵌入層，以在不同模態(tài)間建立初始對(duì)齊。之后，我們僅更新大型語(yǔ)言模型（LLM）內(nèi)的視覺層，逐步增強(qiáng)視覺感知能力。值得注意的是，我們將圖像分辨率從 800×800 逐步提高到 1600×1600，并保持原始圖像的寬高比。最后，我們通過問答（QA）和指令數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以加強(qiáng)跨模態(tài)對(duì)應(yīng)和復(fù)雜理解能力。

訓(xùn)練過程分為四個(gè)連續(xù)階段。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括公開可用的圖像數(shù)據(jù)集，以及表 1 中的各種問答（QA）數(shù)據(jù)集和多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)。

圖片

第2.2階段和第3階段的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集詳細(xì)信息，用于微調(diào)E VEv2.0，F(xiàn)L表示過濾后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

階段1：DenseFusion++

DenseFusion++：通過大規(guī)模的合成數(shù)據(jù)來增強(qiáng)模型的視覺感知能力。使用LLaVA-1.6（7B）為基礎(chǔ)，結(jié)合多個(gè)視覺專家（如標(biāo)簽、檢測(cè)、OCR等）來學(xué)習(xí)GPT-4V的融合策略。通過這種方式，可以在不依賴高質(zhì)量標(biāo)注的情況下，擴(kuò)展合成數(shù)據(jù)的規(guī)模，從而提高訓(xùn)練效率。

階段2：LLM引導(dǎo)的對(duì)齊

凍結(jié)大型語(yǔ)言模型（LLM）的權(quán)重，僅訓(xùn)練patch嵌入層。使用公開的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以防止模型崩潰并加速后續(xù)階段的收斂。通過這種方式，確保模型在初始階段能夠快速對(duì)齊視覺和語(yǔ)言信息。

階段3：視覺感知學(xué)習(xí)和視覺-文本完全對(duì)齊

• 視覺感知學(xué)習(xí)（Vision Perception Learning）：加載LLM的權(quán)重并初始化LLM內(nèi)部的視覺層。僅訓(xùn)練patch嵌入層和視覺層，而凍結(jié)Qwen2.5模型，以便在大規(guī)模合成數(shù)據(jù)上進(jìn)行視覺表示的學(xué)習(xí)。通過逐步增加數(shù)據(jù)量和圖像分辨率，促進(jìn)視覺感知能力的提升。
• 視覺-文本完全對(duì)齊（Vision-Text Fully-aligning）：更新整個(gè)模型架構(gòu)以進(jìn)一步改善圖像-文本的關(guān)聯(lián)。使用多樣化的指令數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以增強(qiáng)模型的視覺感知能力和視覺-語(yǔ)言對(duì)齊。通過這種方式，確保模型在處理復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)時(shí)能夠表現(xiàn)出色。

階段4：監(jiān)督微調(diào)

進(jìn)一步優(yōu)化模型以理解復(fù)雜的指令和對(duì)話模式。使用高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。通過這種方式，確保模型能夠處理各種真實(shí)世界的應(yīng)用場(chǎng)景。

實(shí)驗(yàn)效果

參考文獻(xiàn)：EVEv2: Improved Baselines for Encoder-Free Vision-Language Models，https://arxiv.org/pdf/2502.06788