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license: apache-2.0 |
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# Model Card for Model ID |
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## Welcome |
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If you find this model helpful, please *like* this model and star us on https://github.com/LianjiaTech/BELLE ! |
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## 📝Belle-VL |
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### 背景介绍 |
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**社区目前已经有很多多模态大语言模型相关开源工作，但大多以英文能力为主，比如[LLava](https://github.com/haotian-liu/LLaVA),[CogVLM](https://github.com/THUDM/CogVLM)等，而中文多模态大语言模型比如[VisualGLM-6B](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)、[Qwen-VL](https://github.com/QwenLM/Qwen-VL)的语言模型基座均较小，实际应用中很难兼顾视觉和语言能力，因此Belle-VL选择基于更强的语言模型基座来扩展模型的视觉能力，为社区提供更加灵活的选择。** |
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### 模型简介 |
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在模型结构方面，我们主要参考的[Qwen-VL](https://github.com/QwenLM/Qwen-VL)模型，原始Qwen-VL是基于Qwen7B模型训练而来，基座能力相对较弱，因此Belle-VL将语言模型扩展成了[Qwen14B-chat](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat)，在中文语言能力和视觉能力方面可以兼顾，具备更好的扩展性。 |
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### 训练策略 |
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原始Qwen-vl采用了三阶段的训练方式,包括预训练、多任务训练和指令微调，依赖较大的数据和机器资源。受LLava1.5的启发，多模态指令微调比预训练更加重要，因此我们采用了两阶段的训练方式，如下图所示： |
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### 训练数据 |
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* **预训练数据**：预训练数据主要是基于LLava 的[558k](https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain)英文指令数据及其对应的中文翻译数据，此外我们还收集了[Flickr30k-CNA](https://zero.so.com/) 以及从[AI Challenger](https://tianchi.aliyun.com/dataset/145781?spm=a2c22.12282016.0.0.5c823721PG2nBW)随机选取的100k数据 |
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* **多模态指令数据**：指令微调阶段，数据主要来自[LLava](https://github.com/haotian-liu/LLaVA), [LRV-Instruction](https://github.com/FuxiaoLiu/LRV-Instruction), [LLaVAR](https://github.com/SALT-NLP/LLaVAR),[LVIS-INSTRUCT4V](https://github.com/X2FD/LVIS-INSTRUCT4V)等开源项目，我们也对其中部分数据进行了翻译，在此真诚的感谢他们为开源所做出的贡献！ |
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### 模型使用 |
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``` python |
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import torch |
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig |
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model_dir = '/path/to_finetuned_model/' |
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img_path = 'you_image_path' |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) |
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).eval() |
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model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) |
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question = '详细描述一下这张图' |
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query = tokenizer.from_list_format([ |
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{'image': img_path}, # Either a local path or an url |
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{'text': question}, |
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]) |
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response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None) |
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print(response) |
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#or |
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query = f'<img>{img_path}</img>\n{question}' |
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response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None) |
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print(response) |
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``` |
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### MME Benchmark |
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[MME](https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models/tree/Evaluation)是一个针对多模态大型语言模型的全面评估基准。它在总共14个子任务上测量感知和认知能力,包括 |
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包括存在性、计数、位置、颜色、海报、名人、场景、地标、艺术作品、OCR、常识推理、数值计算、文本翻译和代码推理等。目前最新的BELLE-VL模型在感知评测维度共获得**1620.10**分，超过LLava和Qwen-VL.详情如下： |
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| Category | Score | |
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|------------------------|-------| |
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| **Perception** | **1620.10** | |
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| --Existence | 195.00 | |
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| --Count | 173.33 | |
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| --Position | 1310.00 | |
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| --Color | 185.00 | |
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| --Posters | 160.88| |
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| --Celebrity | 135.88| |
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| --Scene | 150.00| |
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| --Landmark | 169.25 | |
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| --Artwork | 143.50 | |
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| --OCR | 177.50 | |
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| Category | Score | |
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|------------------------|-------| |
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| **Cognition** | **305.36** | |
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| --Commonsense Reasoning | 132.86| |
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| --Numerical Calculation | 42.50 | |
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| --Text Translation | 72.50 | |
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| --Code Reasoning | 57.00 | |
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## Citation |
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Please cite our paper and github when using our code, data or model. |
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``` |
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@misc{BELLE, |
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author = {BELLEGroup}, |
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title = {BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine}, |
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year = {2023}, |
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publisher = {GitHub}, |
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journal = {GitHub repository}, |
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howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}}, |
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} |
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``` |
