MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training

本文是LLM系列文章，针对《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》的翻译。

摘要

在这项工作中，我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型（MLLMs）。特别是，我们研究了各种体系结构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据选择的仔细而全面的消融，我们确定了几个关键的设计教训。例如，我们证明，与其他已发表的预训练结果相比，对于使用图像字幕、交错图像文本和纯文本数据的仔细混合的大规模多模态预训练，在多个基准上实现最先进的（SOTA）小样本结果是至关重要的。此外，我们还表明，图像编码器以及图像分辨率和图像token计数具有实质性影响，而视觉语言连接器设计的重要性相对可以忽略不计。通过放大所提出的配方，我们构建了MM1，这是一个高达30B参数的多模态模型家族，由密集模型和专家混合（MoE）变体组成，在预训练指标中是SOTA，并在对一系列已建立的多模态基准进行监督微调后实现竞争性能。得益于大规模的预训练，MM1具有增强的上下文学习和多图像推理等吸引人的特性，能够实现少样本的思维链提示。

1 引言

2 相关工作

3 构造MM1的配方

4 最终的模型和训练的配方

5 监督微调

6 结论

我们研究如何构建高性