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license: apache-2.0
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# Model Card for Model ID


## Welcome
If you find this model helpful, please *like* this model and star us on https://github.com/LianjiaTech/BELLE !

## 📝Belle-VL
### 背景介绍
**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。**

### 模型简介
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。

### 训练策略
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：
![Traing_stage](./train.png)

### 训练数据
* **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

* **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！

### 模型使用
``` python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
model_dir = '/path/to_finetuned_model/'
img_path = 'you_image_path'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True).eval()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
question = '详细描述一下这张图'

query = tokenizer.from_list_format([
    {'image': img_path}, # Either a local path or an url
    {'text': question},
])
response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None)
print(response)

#or
query = f'<img>{img_path}</img>\n{question}'
response, history = model.chat(tokenizer, query=query, history=None)
print(response)
```


### MME Benchmark
[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
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。BELLE-VL在感知评测共获得1606.00分，超过LLava和Qwen-VL.详情如下：

| Category               | Score |
|------------------------|-------|
| **Perception**         | **1620.10**    |
| --Existence              | 195.00   |
| --Count                  | 173.33   |
| --Position               | 1310.00   |
| --Color                  | 185.00   |
| --Posters                | 160.88|
| --Celebrity              | 135.88|
| --Scene                  | 150.00|
| --Landmark               | 169.25   |
| --Artwork                | 143.50 |
| --OCR                    | 177.50 |

| Category               | Score |
|------------------------|-------|
| **Cognition**          | **305.36**    |
| --Commonsense Reasoning   | 132.86|
| --Numerical Calculation  | 42.50  |
| --Text Translation       | 72.50 |
| --Code Reasoning         | 57.00    |


## Citation

Please cite our paper and github when using our code, data or model.

```
@misc{BELLE,
  author = {BELLEGroup},
  title = {BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}},
}
```