2024-01-29 11:51
旷视科技推出「地表最小」多模态视觉大模型Vary-toy：麻雀虽小技能俱全，GTX 1080Ti显卡轻松运行，开源免费玩
一款名为Vary-toy的超小体积的大模型来了！模型大小不到20亿参数，消费级显卡可训练，几年前的GTX1080Ti 8G的老显卡轻松运行。
你想将一份图片文档转换成Markdown的格式？
以往需要文本识别、布局检测和排序、公式表格处理、文本清洗等多个步骤。而现在只需一句话命令：
无论中英文，图片中的大段文字都能分分钟提取出来：
对一张图做对象检测，还是能给出具体坐标的那种：
Vary-toy项目的研究由来自旷视科技、国科大、华中大的研究人员共同提出。
据介绍，Vary-toy虽小，但却几乎涵盖了目前LVLM（大型视觉语言模型）主流研究中的所有能力：文档OCR识别、视觉定位、图像描述、视觉问答。
现在，Vary-toy代码和模型均已开源，并有在线demo可试玩。
网友对于这款大模型，最感兴趣的地方莫过于执行训练的运算卡竟然是GTX 1080，心情Be like：
其实，去年的12月，该研发团队就发布了Vary大模型的首项研究成果“Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models”。
研究人员指出CLIP视觉词表在密集感知能力上的不足，并用一种简单有效的扩充词表方案给出了一种全新的OCR范式。Vary发布后得到广泛关注，目前Github得到了超过1200颗星星，但也有不少人因为资源受限运行不了。
考虑到目前开源得很好且性能出色的“小”VLM比较少，于是该团队又新发布了号称是“年轻人的第一个多模大模型”的Vary-toy。
与Vary相比，Vary-toy除了小之外，也训练了更强的视觉词表，新的词表不再将模型局限于文档级OCR，而是给出了一个更加通用和全面的视觉词表，其不仅能做文档级OCR，还能做通用视觉目标检测。
那这究竟是如何做到的？
Vary-toy的模型结构和训练流程如下图所示，总的来说，训练共分两个阶段。
首先在第一阶段，使用Vary-tiny+结构，预训练出一个相比原版Vary更好的视觉词表，新的视觉词表解决了原Vary只用它做文档级OCR的网络容量浪费问题、以及没有充分利用到SAM预训练优势的问题。
然后在第二阶段中，将第一阶段中训好的视觉词表merge到最终结构进行multi-task training/SFT。
众所周知，一个好的数据配比对于产生一个能力全面的VLM是至关重要的。
因此在预训练阶段，Vary-toy使用了5种任务类型的数据构建对话，数据配比和示例prompt如下图所示：
而在SFT阶段，只使用了LLaVA-80K数据。更多的技术细节，可以查看Vary-toy的技术报告。
Vary-toy在DocVQA、ChartQA、RefCOCO、MMVet四个基准测试的得分如下：
Vary-toy在DocVQA上可以达到 65.6%的ANLS，在ChartQA上达到59.1%的准确率，RefCOCO88.1%的准确率：
MMVet上可以达到29%准确率，无论是从基准测试评分上还是可视化效果上，不到2B的Vary-toy甚至能和一些流行的7B模型的性能一较高下。
项目地址：
研究论文：
相关文章
近期文章
更多
Altman
