划重点:
📌 挑战与潜力:大型视觉语言模型（LVLMs）在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)交叉任务中表现出色，但在图像感知能力方面仍有潜力待发。
📌 模型结构:目前的LVLMs通常采用图像标记作为前缀或交叉注意力进行特征融合。然而，模型的效率可能受到视觉词汇网络在编码视觉信号方面的限制。
📌 解决方案:MEGVII Technology的研究人员提出了Vary-toy，通过优化视觉词汇创建过程，旨在提高LVLMs的图像感知能力。
站长之家（ChinaZ.com）1月31日 消息:在过去的一年里，大型视觉语言模型（LVLMs）已经成为人工智能研究的一个突出焦点。当以不同方式启动时，这些模型在各种下游任务中表现出色。然而，LVLMs在图像感知能力方面仍有显著的提升潜力。
对于推动模型开发和实施，提高对视觉概念的感知能力至关重要。这一进展面临两个主要挑战:当前视觉词汇网络的不足和优化大量参数的高计算成本。
流行的LVLMs在计算机视觉（CV）和自然语言处理(NLP)交叉任务中表现出色，如图像字幕、视觉问答(VQA)、模因理解和场景OCR，主要得益于出色的视觉词汇网络，如CLIP。这些LVLMs通常采用两种主要结构:将图像标记作为前缀或使用交叉注意力进行特征融合。然而，无论架构如何，模型的上限可能受制于其视觉词汇网络在编码视觉信号方面的效率。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种简单而有效的方法，通过使用较小的自回归模型（如OPT-125M）训练新的视觉词汇网络，并将其与现有词汇合并，创建最终的LVLM。然而，该方法存在缺点，包括网络容量的浪费和使用7B LLM的Vary-base的高迭代成本。
MEGVII Technology的研究人员推出了Vary-toy，这是一个更小版本，旨在缓解这些问题。这一种具有高级视觉词汇的开创性紧凑型大型视觉语言模型，适用于标准GPU。
Vary-toy沿用了Vary相同的流程，但优化了视觉词汇创建过程。他们不将自然图像视为负样本，而是将目标检测任务纳入词汇网络，结合密集的文本数据（PDF）和自然对象位置数据。这种方法增强了Vary-toy的通用性。在创建和强化词汇之后，他们将其与CLIP合并，并集成到一个1.8B语言模型中。
在DocVQA、ChartQA、MMvet和RefCOCO等具有挑战性的基准测试上的实验结果展示了Vary-toy的能力。它在这些基准测试中取得了出色的性能，展示了其作为更小但强大的LVLM的潜力。
Vary-toy取得了令人瞩目的结果，包括DocVQA上的65.6% ANLS，ChartQA上的59.1%准确率，RefCOCO上的88.1%准确率，以及MMVet上的29%。
Vary-toy的小尺寸使其对于资源有限的研究人员来说成为进一步探索和改进LVLM研究的实用基准。研究人员计划公开发布代码，供研究社区进一步探索和采用。
Vary-toy可实现的场景案例展示:
项目入口:https://top.aibase.com/tool/vary-toy
论文:https://arxiv.org/abs/2401.12503
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