近期，多模态大模型的研究和应用取得了显著进展。国外公司如OpenAI、Google、Microsoft等推出了一系列先进的模型，国内也有智谱AI、阶跃星辰等机构在该领域取得了突破。这些模型通常依赖视觉编码器来提取视觉特征并与大语言模型结合，但存在训练分离导致的视觉归纳偏置问题，限制了多模态大模型的部署效率和性能。
为解决这些问题，智源研究院联合大连理工大学、北京大学等高校推出了新一代无编码器的视觉语言模型EVE。EVE通过精细化训练策略和额外的视觉监督，将视觉-语言表征、对齐和推理整合到统一的纯解码器架构中。使用公开数据，EVE在多个视觉-语言基准测试中表现优异，接近甚至优于基于编码器的主流多模态方法。
EVE的主要特点包括:
原生视觉语言模型:去除视觉编码器，处理任意图像长宽比，显著优于同类型Fuyu-8B模型。
数据和训练代价少:预训练使用OpenImages、SAM和LAION等公开数据，训练时间较短。
透明和高效的探索:为纯解码器的原生多模态架构提供了高效、透明的发展路径。
模型结构:
Patch Embedding Layer:通过单层卷积层和平均池化层获取图像2D特征图，增强局部特征和全局信息。
Patch Aligning Layer:整合多层网络视觉特征，实现与视觉编码器输出的细粒度对齐。
训练策略:
大语言模型引导的预训练阶段:建立视觉和语言之间的初步联系。
生成式预训练阶段:提高模型对视觉-语言内容的理解能力。
监督式的微调阶段:规范模型遵循语言指令和学习对话模式的能力。
定量分析:EVE在多个视觉语言基准测试中表现优异，与多种主流的基于编码器的视觉语言模型相当。尽管在准确响应特定指令方面存在挑战，但通过高效的训练策略，EVE实现了与带编码器基础的视觉语言模型相当的性能。
EVE展示了无编码器原生视觉语言模型的潜力，未来可能通过进一步的性能提升、无编码器架构的优化和原生多模态的构建，继续推动多模态模型的发展。
论文地址: https://arxiv.org/abs/2406.11832
项目代码: https://github.com/baaivision/EVE
模型地址: https://huggingface.co/BAAI/EVE-7B-HD-v1.0