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news 2026/4/6 15:54:23

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miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.14178
项目链接：https://github.com/X-PLUG/mPLUG-Owl
在线demo：https://modelscope.cn/studios/damo/mPLUG-Owl/summary

mPLUG-Owl展现出强大的图文理解能力：
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以下是本文作者的试用结果：

本文贡献如下：

提出一种新的模块化的训练多模态大模型的方式
提出测评集OwlEval，以便测试多模态模型在视觉相关任务上的能力
开源模型代码，demo代码以及模型权重文件，方便研究者进行进一步的研究。

mPLUG-Owl

模型架构

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本文提出了 mPLUG-Owl，其整体架构如图2所示。它由视觉基础模型 $f_V$ 、视觉抽象模块 $f_K$ 以及预训练语言模型 $f_L$ 组成。视觉抽象模块将较长的、细粒度的图像特征概括为少量可学习的 Token，从而实现对视觉信息的高效建模。生成的视觉 Token 与文本查询一起输入到语言模型中，以生成相应的回复。

训练策略

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如图1所示，目前存在三种主要的训练策略来训练端到端的多模态LLM模型。这些策略分别是：

在预训练和指令微调阶段冻结视觉模块和语言模块，调整有限的参数，如MiniGPT4。
冻结视觉模块，训练语言模块，如Kosmos-1。
在指令微调阶段冻结视觉模块，训练语言模块，如LLaVA。

然而，这些模型都冻结了视觉模块的参数调整，从而限制了不同模态之间的对齐。此外，它们缺乏单模态和多模态数据的共同训练，难以有效地激发大型模型的各种潜能。

为了克服这些限制，mPLUG-Owl采用了一种不同的训练策略。首先，其使用多模态数据训练视觉模块，并冻结语言模块。这样可以让视觉特征贴合语言特征。然后，其使用多模态和单模态数据联合调整语言模块的LoRA参数，同时冻结视觉模块。这样，模型可以学习多样化的单模态和多模态指令，同时具备单模态和多模态多轮对话能力。