Meta首發(fā)「變色龍」挑戰(zhàn)GPT-4o，34B參數(shù)引領多模態(tài)革命！10萬億token訓練刷新SOTA

　　GPT-4o發(fā)布不到一周，首個敢于挑戰(zhàn)王者的新模型誕生!最近，Meta團隊發(fā)布了「混合模態(tài)」Chameleon，可以在單一神經(jīng)網(wǎng)絡無縫處理文本和圖像。10萬億token訓練的34B參數(shù)模型性能接近GPT-4V，刷新SOTA。

　　GPT-4o的橫空出世，再次創(chuàng)立了一個多模態(tài)模型發(fā)展的新范式!

　　為什么這么說?

　　OpenAI將其稱為「首個『原生』多模態(tài)」模型，意味著GPT-4o與以往所有的模型，都不盡相同。

　　傳統(tǒng)的多模態(tài)基礎模型，通常為每種模態(tài)采用特定的「編碼器」或「解碼器」，將不同的模態(tài)分離開。

　　然而，這種方法限制了模型，有效融合跨模態(tài)信息的能力。

　　官博介紹，GPT-4o是「首個端到端」訓練的，跨越文本、視覺和音頻的模型，所有的輸入和輸出，都由單個神經(jīng)網(wǎng)絡處理。

　　而現(xiàn)在，業(yè)界首個敢于挑戰(zhàn)GPT-4o的模型現(xiàn)身了!

　　最近，來自Meta團隊的研究人員發(fā)布了「混合模態(tài)基座模型」——Chameleon(變色龍)。

　　與GPT-4o一樣，Chameleon采用了統(tǒng)一的Transformer架構，使用文本、圖像和代碼混合模態(tài)完成訓練。

　　以類似文本生成的方式，對圖像進行離散「分詞化」(tokenization)，最終生成和推理交錯的文本和圖像序列。

　　這種「早期融合」的方法，所有的pipeline從一開始就被映射到一個共同的表示空間，因此模型可以無縫處理文本和圖像。

　　Chameleon生成的多模態(tài)內(nèi)容

　　與此同時，這樣的設計，為模型訓練帶來了重大的技術挑戰(zhàn)。

　　對此，Meta研究團隊引入了一系列架構創(chuàng)新和訓練技術。

　　結果表明，在純文本任務中，340億參數(shù)Chameleon(用10萬億多模態(tài)token訓練)的性能和Gemini-Pro相當。

　　在視覺問答和圖像標注基準上，刷新SOTA，性能接近GPT-4V。

　　不過，不論是GPT-4o，還是Chameleon，都是新一代「原生」端到端的多模態(tài)基礎模型早期探索。

　　GTC2024大會上，老黃描述了邁向AGI最終愿景的重要一步——各種模態(tài)互通有無。

　　下一個開源GPT-4o要來?

　　Chameleon的發(fā)布，簡直就是對GPT-4o做出最快的反應。

　　有網(wǎng)友表示，token進，token出，簡直無法去解釋。

　　甚至還有人稱，在GPT-4o誕生之后發(fā)布的非常扎實的研究，OOS將迎頭趕上。

　　不過，目前Chameleon模型支持生成的模態(tài)，主要是圖像文本。缺少了GPT-4o中的語音能力。

　　網(wǎng)友稱，然后只需添加另一種模態(tài)(音頻)，擴大訓練數(shù)據(jù)集，「烹飪」一段時間，我們就會得到GPT-4o...?

　　Meta的產(chǎn)品管理總監(jiān)稱，「我非常自豪能夠給予這個團隊支持。讓我們朝著讓GPT-4o更接近開源社區(qū)的方向邁進一步」。

　　或許用不了多久，我們就得到了一個開源版的GPT-4o。

　　接下來，一起看看Chameleon模型的技術細節(jié)。

　　技術架構

　　Meta在Chameleon的論文中首先表示:很多新近發(fā)布的模型依舊沒有將「多模態(tài)」貫徹到底。

　　這些模型雖然采用了端到端的訓練方式，但仍然單獨對不同模態(tài)進行建模，使用分開的編碼器或解碼器。

　　如開頭所述，這種做法限制了模型跨模態(tài)信息的能力，也難以生成包含任意形式信息的、真正的多模態(tài)文檔。

　　為了改進這種缺陷，Meta提出了一系列「混合模態(tài)」的基座模型Chameleon——能夠生成文本和圖像內(nèi)容任意交織在一起的內(nèi)容。

　　Chameleon的生成結果，文本和圖像交錯出現(xiàn)

　　所謂「混合模態(tài)」基座模型，指Chameleon不僅使用了端到端的方式從頭開始訓練，而且訓練時將所有模態(tài)的信息交織混合在一起，并使用統(tǒng)一的架構處理。

　　如何將所有模態(tài)的信息混合在同一個模型架構中表示?

　　答案還是「token」。

　　只要全部表示為token，就可以把所有所有模態(tài)的信息映射到同一個向量空間中，讓Transformer無縫處理。

　　但是，這種做法會帶來優(yōu)化穩(wěn)定性以及模型擴展性方面的技術挑戰(zhàn)。

　　為了解決這些問題，論文相應地對模型架構進行創(chuàng)新，并使用了一些訓練技巧，包括QK歸一化和Zloss等。

　　同時，論文也提出了將純文本LLM微調(diào)為多模態(tài)模型的方法。

　　圖像「分詞器」

　　要將所有模態(tài)全部表示為token，首先需要一個強大的分詞器。

　　為此，Chameleon的團隊在Meta之前一篇論文的基礎上開發(fā)了一種新的圖像分詞器，基于大小為8192的codebook，將規(guī)格為512×512的圖像編碼為1024個離散的token。

　　文字分詞器則基于谷歌開發(fā)的sentencepiece開源庫，訓練了一個同時含有65536個文本token與8192個圖像token的BPE分詞器。

　　預訓練

　　為了徹底激發(fā)「混合模態(tài)」的潛力，訓練數(shù)據(jù)也是將不同模態(tài)打散、混合呈現(xiàn)給模型的，既有純文本、文本-圖像對，也有文本、圖像交錯出現(xiàn)的多模態(tài)文檔。

　　純文本數(shù)據(jù)囊括了Llama2和CodeLlama所使用的所有預訓練數(shù)據(jù)，共計2.9萬億個token。

　　文本-圖像對包含了一些公開數(shù)據(jù)，共計14億對、1.5萬億個token。

　　對于文本和圖像交錯的數(shù)據(jù)，論文特意強調(diào)沒有包含來自Meta產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，完全使用公開數(shù)據(jù)來源，整理出共4000億個token。

　　Chameleon的預訓練分兩個單獨的階段進行，分別占總訓練比例的80%和20%。

　　訓練的第一階段就是讓模型以無監(jiān)督的方式學習以上數(shù)據(jù)，第二階段開始時，先將第一階段得到的權重降低50%，并混合更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)讓模型繼續(xù)學習。

　　在模型擴展到超過8B參數(shù)和1T token時，訓練后期會產(chǎn)生明顯的不穩(wěn)定問題。

　　由于所有模態(tài)共享模型權重，每個模態(tài)似乎都有增加norm的傾向，與其他模態(tài)「競爭」。

　　這在訓練初期不會產(chǎn)生太大的問題，但隨著訓練的進行、數(shù)據(jù)超出bf16的表達范圍時，就會有l(wèi)oss發(fā)散的現(xiàn)象。

　　研究人員將其歸因于softmax函數(shù)所具有的平移不變性，這種現(xiàn)象在單模態(tài)模型中也被稱為「logit 漂移」(logit drift)。

　　因此，論文提出了一些架構調(diào)整和優(yōu)化方法來保證穩(wěn)定性:

　　-QK歸一化(query-key normalization):將layer norm應用于注意力模塊中的query和key向量，從而直接控制softmax層輸入的norm增長。

　　-在注意力層和前饋層之后引入dropout

　　-在損失函數(shù)中使用Zloss正則化

　　除了數(shù)據(jù)來源和架構，論文還大方公開了預訓練所用的算力規(guī)模。

　　硬件型號為80GB內(nèi)存的英偉達A100，7B版本并行使用1024個GPU訓練了約86萬個GPU小時，34B模型所用的GPU數(shù)量則擴大了3倍，GPU小時數(shù)超過428萬。

　　作為曾經(jīng)開源Llama2的公司，Meta的研究團隊確實大方，相比連技術報告都沒有的GPT-4o，這篇有數(shù)據(jù)有干貨的論文可謂「仁至義盡」。

　　全面超越Llama2

　　具體的實驗評估中，研究人員將其分為人工評估和安全測試，以及基準評估。

　　基準評估

　　Chameleon-34B使用了比Llama2多四倍的token進行訓練后，在各種單模態(tài)的基準測試中都取得了驚艷的效果。

　　在純文本任務生成中，研究人員將預訓練(非SFT)模型的純文本功能與其他領先的純文本LLM進行比較。

　　評估內(nèi)容包括，常識推理、閱讀理解、數(shù)學問題和世界知識領域，評估結果如下表所示。

　　- 常識推理和閱讀理解

　　可以觀察到， 與Llama2相比，Chameleon-7B和Chameleon-34B更具競爭力。甚至，34B甚至在5/8的任務上超過了Llama-270B，性能與Mixtral-8x7B相當。

　　- 數(shù)學和世界知識

　　盡管進行了其他模態(tài)的訓練，但兩個Chameleon模型都表現(xiàn)出很強的數(shù)學能力。

　　在GSM8k上，Chameleon-7B的表現(xiàn)優(yōu)于相應參數(shù)規(guī)模的Llama2模型，性能與Mistral-7B相當。

　　此外，Chameleon-34B在maj@1(61.4vs56.8)和Mixtral-8x7B在maj@32(77.0vs75.1)上的表現(xiàn)均優(yōu)于Llama2-70B。

　　同樣，在數(shù)學運算中，Chameleon-7B的性能超過Llama2，與Mistral-7B在maj@4上的性能相當，而 Chameleon-34B的性能超過Llama2-70B，接近Mixtral-8x7B在maj@4上的性能(24.7vs28.4)。

　　總體而言，Chameleon的性能全面超過了Llama2，在某些任務上接近Mistral-7B/8x7B。

　　在文本到圖像任務中，研究人員具體評測了視覺問答、圖像標注兩項具體任務。

　　Chameleon在視覺問答和圖像標注任務中打敗Flamingo和Llava-1.5等模型成為SOTA，在純文本任務中也和第一梯隊的Mixtral8x7B、Gemini Pro等模型表現(xiàn)相當。

　　人工評估和安全測試

　　同時，為了進一步評估模型生成多模態(tài)內(nèi)容的質(zhì)量，論文也在基準測試之外引入了人類評估實驗，發(fā)現(xiàn)Chameleon-34B的表現(xiàn)遠遠超過了Gemini Pro和GPT-4V。

　　相對于GPT-4V和Gemini Pro，人類評委分別打出了51.6%和60.4的偏好率。

　　下圖展示了，對于一組多樣化的、來自人類標注者的prompt，Chameleon與基線模型在理解和生成內(nèi)容方面的性能對比。

　　其中的每個問題，都由三個不同的人類標注回答，并將多數(shù)票作為最終答案。

　　為了了解人類標注者的質(zhì)量，以及問題的設計是否合理，研究人員還檢查了不同標注者之間的一致性程度。

　　表5是對20，000個眾包提示和445個紅隊交互進行的安全測試，引發(fā)模型產(chǎn)生不安全內(nèi)容。

　　與Gemini和GPT-4V相比，Chameleon在處理需要交錯、混合模態(tài)響應的提示時，非常有競爭力。

　　從示例中可以看到，在完成問答任務時，Chameleon既能理解輸入的文本+圖像，也能為模型輸出內(nèi)容加上合適的「配圖」。

　　并且，Chameleon生成的圖像通常與上下文相關，這樣一來，這種交錯內(nèi)容的輸出對用戶來說，極具吸引力。

　　貢獻團隊

　　論文最后，還放上了參與這項研究的貢獻者。

　　包括預訓練、對齊和安全、推理和評估、所有項目的參與者。

　　其中，*表示共同一作，†表示關鍵貢獻者，‡表示工作流程負責人，♯表示項目負責人。