本文主要是介绍Web agent 学习 2：TextSquare: Scaling up Text-Centric VisualInstruction Tuning，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
学习论文：TextSquare: Scaling up Text-Centric Visual Instruction Tuning（主要是学习构建数据集）
递归学习了：InternLM-XComposer2: Mastering Free-form Text-Image Composition and Comprehension in Vision-Language Large Models（介绍模型结构细节）
论文译：1.放大以文本为中心的指令微调
2.掌握视觉语言大模型中的自由形式文本图像合成和理解
首先是第一篇论文：放大以文本为中心的指令微调
摘要部分主要是说：现有的多模态大模型受困于缺乏好的指令微调数据集，作者使用了一种叫“平方”的方法（自我提问、回答、推理和评估）制造了大规模、高质量的指令调优数据集Square-10M，并在其基础上训练出了textsquare模型，效果很好。
“以数据为中心的model”是什么意思？其实就是以往的模型重视算法（模型的结构啥的）但数据集比较随意。这些新模型的主要卖点不是模型有多奇妙，而是使用了更好的数据集。
VQA的意思是视觉问答。
本文的数据都是文本中心的，图片中有大量的文字。
本文的数据集构建流程如下：
（1）数据收集，用于收集具有不同属性的文本元素的大规模图像。
在这一部分，作者收集了大量包含着许多文字的图片。
（2） 数据生成包括对收集到的数据进行自我提问、回答和推理（reasoning）。在这个阶段，MLLM被提示基于给定的图像以及其答案背后的推理来生成VQA对。
这一部分就需要作者的Gemini登场了。reasoning就是要gemini解释一下为什么要这么回答。
（3）数据过滤，用于对生成的内容进行自我评估，旨在通过使用MLLM的评估能力来丢弃无意义的问题和错误答案。
首先让gemini或者其他的什么大语言模型判断一下这些问题是否有意义，答案好不好。
然后在回答阶段，作者会给gemini不同但其实是一个意思的提示。假如它一直给不一样的答案，那就不好。
最后检查多上下文一致性。与上一步类似，我们通过在问题前准备不同的上下文信息来进一步验证VQA对。给定生成的问题，Gemini Pro在不同的上下文中生成三种类型的答案：（1）推理回答。Gemini Pro通过预先准备的详细解释（即推理阶段生成的内容）回答问题。（2） 上下文回答。Gemini Pro用预先准备好的思路或少量提示来回答问题。（3） 天真的回答。Gemini Pro在没有额外背景的情况下回答问题。如果生成的答案在语义上不一致，我们将丢弃VQA对
数据集搞完了，接下来介绍作者使用这个数据集训出来的模型。（不是上文那个gemini，这个工具人已经被抛弃了）
模型结构见此论文：Xiaoyi Dong, Pan Zhang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Bin Wang, Linke Ouyang, Xilin Wei, Songyang Zhang, Haodong Duan, Maosong Cao, et al. Internlm-xcomposer2: Mastering free-form text-image composition and comprehension in vision-language large model. arXiv preprint arXiv:2401.16420, 2024.
递归学习论文：InternLM-XComposer2: Mastering Free-form Text-Image Composition and Comprehension in Vision-Language Large Models
这个模型处理图像和文本。
图像encoder部分是用clip预训练的（就是用clip模型训练之后把图像encoder拆下来）当然也可使用开源的vit large模型。
语言模型部分使用了InternLM-2。
显然，这两个模型都是从别人身上扣下来的。他们在原本的模型里很正常，放到一起可能就不对头（不认识彼此的token啥的），我们要做的就是对齐图像特征与文字特征。这一部分要用的部件就是Partial LoRA——也就是Low-Rank Adaptation。
这就是给vision最后面（包括与LLM连接的那部分）加上几个全连接层，LLM固定住（太大了，训练不起），只训练vision和加上去的几个层，就可以让二者对齐了。最后可以解锁所有参数稍微训个几步。
模型结构大概就这样，现在回归主线。
在textsquare模型上，作者是这样训练的：TextSquare是通过使用Square-10M执行监督微调（SFT）来实现的。SFT过程包括三个阶段：在第一阶段，我们解冻所有三个组件（即视觉编码器、LLM和投影仪），并以490的分辨率训练模型。在第二阶段，输入分辨率增加到700，并且只有视觉编码器被训练以适应分辨率变化。在第三阶段，我们进一步以700的分辨率进行全参数微调。TextSquare证明，使用我们的Square-10M数据集，具有8B参数和正常大小图像分辨率的模型可以在以文本为中心的VQA上实现非凡的性能，超过了大多数可用的MLLM，甚至是闭源SOTA模型。
最后再说一下自己的数据集牛逼，完了。
这篇关于Web agent 学习 2：TextSquare: Scaling up Text-Centric VisualInstruction Tuning的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
