纽约大学的研究人员推出多模态大语言模型系列Cambrian-1，这些模型采用以视觉为中心的方法设计。多模态大型语言模型结合了视觉和语言能力，旨在更好地理解和生成与图像和文本相关的信息。Cambrian-1的研究不仅达到了最先进的性能水平，而且还提供了一个全面的、开放的指令调整MLLM的“食谱”。研究团队提供了模型权重、代码、支持工具、数据集以及详细的指令调整和评估指南，希望能够激发和加速多模态系统和视觉表示学习的进步。你给Cambrian-1展示一张厨房的照片，它可能会描述厨房的布局，识别出冰箱、微波炉等厨房电器，并可能回答有关图像的问题，比如“微波炉在哪个角落？”或“照片中有多少把刀？”。
- 项目主页：https://cambrian-mllm.github.io
- GitHub：https://github.com/cambrian-mllm/cambrian
- 模型：https://huggingface.co/nyu-visionx
主要功能和特点：
- 视觉中心设计：Cambrian-1专注于视觉表示学习，通过大型语言模型和视觉指令调整作为接口，评估不同的视觉表示模型和架构。
- 全面评估：研究团队使用了超过20种视觉编码器，包括自监督、强监督或两者结合的模型，来提供对不同模型和架构的新见解。
- 新基准测试：Cambrian-1引入了一个新的视觉中心基准测试CV-Bench，用于评估模型在真实世界场景中的准确性。
- 空间视觉聚合器（SVA）：提出了一种新的连接器设计，动态且具有空间意识，能够在减少令牌数量的同时，将高分辨率视觉特征与大型语言模型集成。
- 高质量数据：研究强调了从公开可用的资源中策划高质量视觉指令调整数据的重要性，并强调了数据源平衡和分布比例的重要性。
工作原理：
Cambrian-1的工作原理基于以下几个关键点：
- 视觉编码器：模型使用不同的视觉编码器来处理图像数据，并将其转换为模型可以理解的格式。
- 连接器设计：通过SVA等连接器设计，将视觉特征与语言模型相结合，以实现更准确的视觉理解。
- 指令调整：使用指令调整方法来微调模型，使其能够更好地响应视觉和语言任务。
- 数据策划：通过策划和过滤数据，确保模型训练使用的数据具有高质量和多样性。
具体应用场景：
- 视觉问答：模型可以回答有关图像内容的问题，例如识别图像中的对象或它们之间的关系。
- 图像描述生成：模型可以生成图像的描述，提供关于场景、对象和发生的事件的信息。
- 多模态任务：在需要结合视觉和语言信息的任务中，如图像字幕生成或视觉推理，Cambrian-1可以提供支持。
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