浙江大学的研究人员发布论文，论文的主题是关于如何提高大型多模态模型（LMMs）在理解和推理抽象图像方面的能力。多模态模型是一种人工智能技术，它能够处理和理解多种类型的数据，如文本、图像等。然而，尽管这些模型在处理自然场景照片和人像方面已经相当擅长，它们在处理图表、地图或布局等抽象图像时仍然存在困难。这些抽象图像通常由简单的线条和几何图形组成，但对于理解空间关系和进行视觉推理任务来说却非常重要。
- 项目主页:https://multi-modal-self-instruct.github.io
- GitHub：https://github.com/zwq2018/Multi-modal-Self-instruct
- 数据集：https://huggingface.co/datasets/zwq2018/Multi-modal-Self-instruct
例如，你想要创建一个展示不同地区销售数据的图表，但你可能不知道如何设计这个图表。使用这篇论文中的方法，一个多模态模型可以自主提出一个创意视觉概念，比如一个分成几个部分的饼图，然后生成相应的代码来绘制这个图表，并自我指导生成关于这个图表的问题和答案，如“哪个地区的销售额最高？”以及提供相应的答案和解释。通过这种方式，模型不仅能够生成图表，还能够理解和解释图表中的数据，从而在实际应用中提供帮助。
主要功能：
- 设计了一种多模态自我指导策略，利用大型语言模型和它们的编程能力来合成大量的抽象图像和视觉推理指令。
主要特点：
- 自我指导策略：通过大型语言模型自主提出创意视觉概念，并生成相应的代码来绘制抽象图像。
- 多模态基准测试：创建了一个包含11,193条指令的多模态基准，涵盖日常场景中的八种视觉情境。
- 提高抽象图像理解：通过微调，提高了模型在图表理解、地图导航等方面的性能。
工作原理：
- 视觉概念提出：指导语言模型提出一个创新的视觉概念，如一个特定主题的图表或路线图。
- 图像合成：生成模拟数据，并编写代码来可视化这个概念，使用如Matplotlib或ECharts等流行可视化包。
- 问题-答案对生成：基于合成的图像，语言模型自主提出多个高质量的问题和答案对，涵盖空间推理、颜色识别和数学推理等方面。
- 详细解释：为每个问题提供详细的解释，增强模型的训练效果。
具体应用场景：
- 数据分析：帮助用户理解复杂的数据图表和图形。
- 地图导航：在地图上规划路线，进行地理空间推理。
- 网页布局设计：设计和评估网页布局的合理性。
- 教育和培训：通过流程图和关系图辅助教学材料的制作。
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