xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

📄 arXiv: 2408.08872v4 📥 PDF

作者: Le Xue, Manli Shu, Anas Awadalla, Jun Wang, An Yan, Senthil Purushwalkam, Honglu Zhou, Viraj Prabhu, Yutong Dai, Michael S Ryoo, Shrikant Kendre, Jieyu Zhang, Shaoyen Tseng, Gustavo A Lujan-Moreno, Matthew L Olson, Musashi Hinck, David Cobbley, Vasudev Lal, Can Qin, Shu Zhang, Chia-Chih Chen, Ning Yu, Juntao Tan, Tulika Manoj Awalgaonkar, Shelby Heinecke, Huan Wang, Yejin Choi, Ludwig Schmidt, Zeyuan Chen, Silvio Savarese, Juan Carlos Niebles, Caiming Xiong, Ran Xu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-16 (更新: 2025-09-16)

💡 一句话要点

发布BLIP-3：一个开放的大型多模态模型系列xGen-MM

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 大型语言模型 视觉语言模型 开放框架 指令微调

📋 核心要点

  1. 现有LMM在处理复杂多模态任务时仍面临挑战，尤其是在开放环境下。
  2. BLIP-3框架通过精心设计的数据集、训练方案和模型架构，提升LMM的性能。
  3. 发布的4B和14B模型在单图像和多图像基准测试中表现出与同等规模开源模型相当的竞争力。

📝 摘要（中文）

本文介绍了BLIP-3，一个用于开发大型多模态模型（LMMs）的开放框架。该框架包括精心策划的数据集、训练方案、模型架构以及由此产生的一套LMMs。我们发布了4B和14B的模型，包括预训练的基础模型和指令微调的模型。我们的模型经过了一系列任务的严格评估，包括单图像和多图像基准测试。我们的模型在类似模型大小的开源LMM中表现出竞争优势，并具备理解交错图像-文本输入的能力。我们将开源训练代码、模型以及本文中使用的所有数据集，包括我们创建的三个大规模数据集和预处理的数据集，以更好地支持研究社区。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态模型在开放环境下，尤其是在处理复杂的多图像和文本交错的任务时，仍然面临挑战。痛点在于模型规模、训练数据和训练方法之间的平衡，以及如何有效地利用有限的计算资源来训练出高性能的模型。

核心思路：BLIP-3的核心思路是提供一个完整的、开放的框架，包括数据集、训练方法和模型架构，使得研究人员能够更容易地构建和改进LMM。通过精心策划和预处理数据集，以及设计高效的训练方案，BLIP-3旨在提升LMM在各种多模态任务上的性能。

技术框架：BLIP-3框架包含以下几个主要组成部分：1) 大规模多模态数据集的构建和预处理；2) 模型架构的设计，包括视觉编码器、文本编码器和多模态融合模块；3) 训练方案的设计，包括预训练和指令微调两个阶段。整体流程是从大规模数据集中学习通用的多模态表示，然后通过指令微调来提升模型在特定任务上的性能。

关键创新：BLIP-3的关键创新在于其开放性和完整性。它不仅提供了模型，还提供了训练数据和训练代码，使得研究人员能够更容易地复现和改进结果。此外，BLIP-3在数据集构建和训练方案设计上也进行了一些创新，例如，通过数据增强和知识蒸馏等技术来提升模型的性能。

关键设计：BLIP-3的关键设计包括：1) 精心策划的大规模数据集，涵盖各种多模态任务；2) 高效的训练方案，包括预训练和指令微调两个阶段；3) 可扩展的模型架构，可以支持不同规模的模型。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节将在开源代码中提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BLIP-3的4B和14B模型在单图像和多图像基准测试中表现出与同等规模的开源LMM相当的竞争力。该研究开源了训练代码、模型以及所有使用的数据集，包括三个大规模数据集和预处理的数据集，为研究社区提供了宝贵的资源。

🎯 应用场景

BLIP-3框架及其模型可广泛应用于图像理解、视觉问答、图像生成、机器人控制等领域。开放的框架和模型能够促进多模态人工智能的研究和应用，加速相关技术在实际场景中的落地，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断等。

📄 摘要（原文）

This paper introduces BLIP-3, an open framework for developing Large Multimodal Models (LMMs). The framework comprises meticulously curated datasets, a training recipe, model architectures, and a resulting suite of LMMs. We release 4B and 14B models, including both the pre-trained base model and the instruction fine-tuned ones. Our models undergo rigorous evaluation across a range of tasks, including both single and multi-image benchmarks. Our models demonstrate competitive performance among open-source LMMs with similar model sizes. Our resulting LMMs demonstrate competitive performance among open-source LMMs with similar model sizes, with the ability to comprehend interleaved image-text inputs. Our training code, models, and all datasets used in this work, including the three largescale datasets we create and the preprocessed ones, will be open-sourced to better support the research community.