英伟达、佐治亚理工学院、UMD和香港理工大学的研究人员推出多模态大语言模型EAGLE，专门设计用于提升模型在处理视觉信息时的能力。简单来说，EAGLE项目的目标是让语言模型能够更好地“看懂”和理解图片，并将这些视觉信息与文本信息结合起来，以提高对复杂查询的响应质量。例如，如果用户问“图片中的商店几点开门？”EAGLE不仅能够理解问题，还能够识别和解析图片中的文本信息，给出准确的回答。或者在处理包含复杂图表的文档时，EAGLE能够理解图表中的数据和文本，并回答相关问题。
- GitHub：https://github.com/NVlabs/Eagle
- Demo：https://huggingface.co/spaces/NVEagle/Eagle-X5-13B-Chat
主要功能：
- 多模态理解：EAGLE能够处理和理解图像和文本，从而对涉及视觉内容的问题给出更准确的答案。
- 高性能：在多个基准测试中，EAGLE显示出比现有模型更优越的性能，尤其是在光学字符识别（OCR）和文档分析等分辨率敏感任务上。
主要特点：
- 混合编码器：EAGLE采用了多种视觉编码器的组合，每种编码器都针对不同的视觉任务进行了预训练，比如对象检测、文本识别和语义分割。
- 简单的融合设计：研究者发现，简单地将不同视觉编码器的输出在通道维度上进行拼接，就和更复杂的融合架构一样有效。
- 预对齐：在将不同的视觉编码器与语言模型结合之前，EAGLE使用了一个预对齐阶段，以减少不同编码器之间的表示差异。
工作原理：
- 视觉编码器选择：EAGLE项目首先确定了一系列视觉编码器，这些编码器在不同的视觉任务上进行了预训练。
- 高分辨率适配：通过提高输入图像的分辨率，EAGLE能够捕捉到更细致的视觉细节。
- 融合策略：EAGLE采用了通道拼接的方式，将不同编码器的视觉特征合并，形成单一的视觉令牌序列。
- 预对齐训练：在最终将所有编码器一起训练之前，EAGLE先分别对每个编码器进行微调，以确保它们与语言模型的表示空间一致。
具体应用场景：
- 视觉问答：EAGLE能够回答有关图像内容的问题，例如识别图片中的对象或解释图片中的事件。
- 文档分析：在处理包含文本的图像（如扫描的文档或图表）时，EAGLE能够提取和理解文本信息。
- 多模态对话：EAGLE可以在对话中结合视觉和文本信息，提供更丰富的交互体验。
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