北大等發(fā)布多模態(tài)版o1！首個慢思考VLM將開源，視覺推理超越閉源模型

　　北大等出品，首個多模態(tài)版o1開源模型來了——

　　代號LLaVA-o1，基于Llama-3.2-Vision模型打造，超越傳統(tǒng)思維鏈提示，實現(xiàn)自主“慢思考”推理。

　　在多模態(tài)推理基準測試中，LLaVA-o1超越其基礎模型8.9%，并在性能上超越了一眾開閉源模型。

　　新模型具體如何推理，直接上實例，比如問題是:

　　減去所有的小亮球和紫色物體，剩下多少個物體?選項:A.4，B.8，C.2，D.6

　　傳統(tǒng)提示詞方法還是老路子，讓Llama-3.2-11B-Vision-Instruct打個樣就是:

　　第一步減去所有的小亮球;

　　第二步減去所有紫色物體;

　　最后給出答案，鑒于我們已經移除了所有的小亮球，而且一開始就沒有紫色物體，正確答案是C.2;

　　哐哐一頓輸出，得出錯誤結果。

　　我們再來看LLaVA-o1的推理過程:

　　總結階段:問題是什么?我應該怎么做?

　　注釋階段:我能從這張圖片中知道什么?

　　推理階段:如何一步一步解決問題?

　　結論階段:最終答案是什么?

　　是不是明顯不同。這就對了，LLaVA-o1超越傳統(tǒng)COT思維鏈，采用了結構化、多步驟推理。

　　簡單說，它將推理過程劃分為四個階段，并在每一階段采用優(yōu)中選優(yōu)策略來為下一階段提供響應。

　　難怪看完最新效果，網(wǎng)友們直呼:推理 is all you need!

　　看來，讓模型思考更多在多模態(tài)領域也同樣適用——

　　“第一個能自發(fā)、系統(tǒng)推理的視覺語言模型”

　　前一陣，o1模型的發(fā)布又帶火了COT思維鏈這一推理模式。(像人類一樣步步思考)

　　于是，讓模型思考更多是否會提高模型能力成為新的研究熱點。

　　這不，除了像o1這樣的通用大語言模型，北大團隊還瞄上了多模態(tài)這一領域——

　　他們超越傳統(tǒng)COT思維鏈，采用結構化、多步驟推理，一舉推出多模態(tài)版o1模型——LLaVA-o1。

　　作者先澄清了一下， 雖然最近的VLM模型有類似名稱，但LLaVA-o1是建立在Llama-3.2-Vision模型之上，而不是LLaVA。

　　那么，學會逐步推理的LLaVA-o1有多大提升呢?

　　根據(jù)論文介紹，僅用一個包含10萬訓練樣本的數(shù)據(jù)集，LLaVA-o1在多模態(tài)推理基準測試中超越了其基礎模型8.9%，并且在性能上超越了更大的模型。

　　甚至包括一些閉源模型，如Gemini-1.5-pro、GPT-4o-mini和Llama-3.2-90B-Vision-Instruct。

　　針對這一提升，團隊也發(fā)現(xiàn)了背后的關鍵原因:

　　結構化響應顯著提高了模型的系統(tǒng)推理能力

　　為了使LLaVA-o1更加結構化和系統(tǒng)化，團隊設計了4個標簽來幫助模型識別當前的推理階段，并使用GPT-4o來生成LLaVA-o1-100k數(shù)據(jù)集。

　　<摘要>:該模型簡要解釋了接下來的任務

　　<標題>:它描述了圖像中的重要細節(jié)(如果有)

　　<理由>:它詳細分析了這個問題

　　<結論>:它基于分析提供最終答案

　　借助這些標簽，LLaVA-o1將推理過程劃分為四個明確的階段:總結(Summary)、視覺解釋(Caption)、邏輯推理(Reasoning)和結論生成(Conclusion)。

　　與思維鏈提示不同，LLaVA-o1獨立參與了這些連續(xù)階段。

　　不過需要提醒，在LLaVA-o1的推理過程中，前三個階段都在內部處理(對用戶隱藏)，而最終結論階段才是用戶可以看到并直接與之交互的。

　　采用這種設計，可以使模型在不向用戶暴露復雜推理細節(jié)的情況下，提供清晰和準確的答案。

　　接下來，LLaVA-o1通過監(jiān)督微調和階段級光束搜索方法(stage-level beam search method)來進一步提升推理能力和推理時間的可擴展性。

　　這里我們重點說一下團隊創(chuàng)新提出的階段級光束搜索方法。

　　簡單說，團隊為每個階段(用標簽標記)生成多個響應，并選擇其中最佳的一個進入下一階段。

　　更具體的，這是一種用于推理時間擴展(Inference-time scaling)的技術，與傳統(tǒng)方法不同，階段級光束搜索專注于模型推理過程中的每個獨立階段。

　　在這種方法中，模型在每個推理階段生成多個候選結果，然后從中選擇最佳的結果繼續(xù)下一個階段的推理。

　　由于它允許模型在每個階段進行選擇和優(yōu)化，從而提高了整體推理的質量。

　　通過這種分階段的搜索策略，LLaVA-o1能夠更有效地進行推理，尤其是在處理復雜的多模態(tài)推理任務時。

　　最后，通過對Llama-3.2-11B-Vision-Instruct模型的微調，結果顯示:

　　LLaVA-o1在多模態(tài)推理基準測試上使用10萬個訓練樣本和簡單的推理時間擴展方法，實現(xiàn)了8.9%的性能提升，超越了同等規(guī)模以及更大或閉源的模型。

　　北大、鵬城實驗室等團隊出品

　　簡單認識一下研究背后的團隊，論文作者一共6人，下面一一介紹。

　　Guowei Xu，目前本科就讀于清華姚班，對強化學習、機器人和科學領域的AI應用感興趣。

　　去年入學以來，他已在國際學術會議上參與發(fā)表多篇論文，并獲得2024新生一等獎。

　　Peng Jin（金鵬），曾在清華大學獲得學士學位，目前是北大三年級博士生，師從袁粒。

　　他對文本-視頻檢索、跨模態(tài)表示學習以及多模態(tài)大語言模型感興趣，從2022年9月至今，已有11篇論文被頂會接收。

　　和他同樣北大博三，師從袁粒的，還有Hao Li（李昊），不過李昊之前畢業(yè)于北大計算機科學系。

　　李昊對多模態(tài)學習、視覺理解和化學科學人工智能感興趣，至今已在國際頂會上發(fā)表了20多篇論文，總谷歌學術引用量300+。

　　而他們的老師袁粒，量子位的讀者想必都很熟悉了。

　　袁粒目前是北大深圳研究生院助理教授，專注于多模態(tài)深度學習研究方向，一作論文單篇被引用千余次。

　　屢屢登上熱搜的ChatExcel、ChatLaw等垂直領域產品，都是出自他的團隊。

　　另外兩位作者:

　　Yibing Song（宋奕兵），目前是阿里達摩院研究員/研究經理，之前還是復旦大學的一名教師，并在騰訊AI實驗室擔任高級研究員。

　　他當前主要對多模態(tài)AI感興趣，至今發(fā)表了50多篇頂級論文，而且被斯坦福大學選為全球前2%的科學家之一。

　　Lichao Sun，目前是美國萊赫大學計算機科學與工程系助理教授。

　　在此之前，他于2020年在伊利諾伊大學芝加哥分校獲得計算機科學博士學位。

　　他還是多項獎項的獲得者，包括2024年微軟加速基礎模型研究獎、2024年OpenAI研究員獎和NSF CRII獎。

　　接下來，團隊宣布LLaVA-o1的代碼、預訓練權重、數(shù)據(jù)集等即將全部開源。