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【多模态LLM】英伟达NVLM多模态大模型训练细节和数据集

news 文章来源：https://blog.csdn.net/yjh_SE007/article/details/145092857 2025/2/7 7:48:28

前期笔者介绍了OCR-free的多模态大模型，可以参考：【多模态&文档智能】OCR-free感知多模态大模型技术链路及训练数据细节，其更偏向于训练模型对于密集文本的感知能力。本文看一看英伟达出品的多模态大模型NVLM-1.0系列，虽然暂未开源，但该文章给出了NVLM的详细细节，值得一读。

NVLM-1.0方法

NVLM-1.0包括三种不同的架构：

NVLM-D，一种解码器架构；
NVLM-X，一种基于交叉注意力（X-attention）的架构；
NVLM-H，一种混合架构。

共享视觉路径

所有NVLM模型共享一个视觉路径。使用InternViT-6B-448px-V1-5作为默认的视觉编码器，并在整个训练阶段保持其冻结状态。该视觉编码器以固定的448x448像素分辨率处理图像，生成1024个输出标记。采用动态高分辨率（DHR）方法来处理不同分辨率的图像输入。具体的如下图，图像被分割成最多6个瓦片（tile），每个瓦片对应448x448像素。然后，每个瓦片被送入InternViT-6B进行处理，生成1024个标记。这些标记通过下采样操作减少到256个标记，这么做可以降低处理开销。

上述两张图都是动态DHR的处理过程，围绕图像的预处理，包括归一化、缩放、裁剪、根据宽高比动态处理等操作，构建了一套完整的流程，代码逻辑如下：

import torch
from PIL import Image
import torchvision.transforms as T
from torchvision.transforms.functional import InterpolationModeIMAGENET_MEAN = (0.485, 0.456, 0.406)
IMAGENET_STD = (0.229, 0.224, 0.225)def build_transform(input_size):MEAN, STD = IMAGENET_MEAN, IMAGENET_STDtransform = T.Compose([T.Lambda(lambda img: img.convert('RGB') if img.mode != 'RGB' else img),T.Resize((input_size, input_size), interpolation=InterpolationMode.BICUBIC),T.ToTensor(),T.Normalize(mean=MEAN, std=STD)])return transformdef find_closest_aspect_ratio(aspect_ratio, target_ratios, width, height, image_size):best_ratio_diff = float('inf')best_ratio = (1, 1)area = width * heightfor ratio in target_ratios:target_aspect_ratio = ratio[0] / ratio[1]ratio_diff = abs(aspect_ratio - target_aspect_ratio)if ratio_diff < best_ratio_diff:best_ratio_diff = ratio_diffbest_ratio = ratioelif ratio_diff == best_ratio_diff:if area > 0.5 * image_size * image_size * ratio[0] * ratio[1]:best_ratio = ratioreturn best_ratiodef dynamic_preprocess(image, min_num=1, max_num=6, image_size=448, use_thumbnail=True):orig_width, orig_height = image.sizeaspect_ratio = orig_width / orig_heighttarget_ratios = set((i, j) for n in range(min_num, max_num + 1) for i in range(1, n + 1) for j in range(1, n + 1) ifi * j <= max_num and i * j >= min_num)target_ratios = sorted(target_ratios, key=lambda x: x[0] * x[1])target_aspect_ratio = find_closest_aspect_ratio(aspect_ratio, target_ratios, orig_width, orig_height, image_size)target_width = image_size * target_aspect_ratio[0]target_height = image_size * target_aspect_ratio[1]blocks = target_aspect_ratio[0] * target_aspect_ratio[1]resized_img = image.resize((target_width, target_height))processed_images = []for i in range(blocks):box = ((i % (target_width // image_size)) * image_size,(i // (target_width // image_size)) * image_size,((i % (target_width // image_size)) + 1) * image_size,((i // (target_width // image_size)) + 1) * image_size)split_img = resized_img.crop(box)processed_images.append(split_img)assert len(processed_images) == blocksif use_thumbnail and len(processed_images) != 1:thumbnail_img = image.resize((image_size, image_size))processed_images.append(thumbnail_img)return processed_imagesdef load_image(image_file, input_size=448, max_num=6):image = Image.open(image_file).convert('RGB')transform = build_transform(input_size=input_size)images = dynamic_preprocess(image, image_size=input_size, use_thumbnail=True, max_num=max_num)pixel_values = [transform(image) for image in images]pixel_values = torch.stack(pixel_values)return pixel_values

文中引入了三种tile标签：

无标签：简单连接，没有tile标签，这是InternVL-1.5的设计。
一维扁平化tile tag：<tile_1>、<tile_2>、…、<tile_6>、<tile_global>。
二维网格tag：<tile_x0_y0>、<tile_x1_y0>、…、<tile_xW_yH>、<tile_global>，其中<tile_xi_yj>的{i:j}可以是{1:1, 1:2, 1:3, 1:4, 1:5, 1:6, 2:1, 2:2, 2:3, 3:1, 3:2, 4:1, 5:1, 6:1}中的任何一个。
二维边界框标签： (x0, y0), (x1, y1) 、…、 (xW, yH), (xW+1, yH+1) ，其中(xi, yj)和(xi+1, yj+1)分别是整个高分辨率图像中该特定tile的（左、上）和（右、下）坐标。

实验可以看到，其中DHR + 1-D tag取得了最佳的性能。

NVLM-D: 解码器架构

NVLM-D模型类似于之前的解码器架构多模态LLMs（如：）。通过一个两层MLP将预训练的视觉编码器连接到LLM。训练NVLM-D涉及两个阶段：预训练和SFT。在预训练阶段，MLP需要先进行训练，同时保持视觉编码器和LLM主干冻结。在SFT阶段，MLP和LLM都被训练以学习新的视觉-语言任务，而视觉编码器保持冻结状态。为了防止LLM在多模态SFT训练期间退化文本性能，引入了一个高质量的文本SFT数据集。

NVLM-X: 基于X-attention的模型

NVLM-X使用门控交叉注意力来处理图像token。与Flamingo模型不同，NVLM-X不使用感知重采样器，而是直接通过交叉注意力层处理图像标记。在SFT阶段，解冻LLM主干，并混合高质量文本SFT数据集以保持强大的文本性能。

NVLM-H: 混合模型

NVLM-H结合了解码器架构和基于X-attention的架构的优点。将图像token分为两部分：缩略图token和常规瓦片token。缩略图标记通过自注意力层处理，而常规瓦片标记通过交叉注意力层处理。这种设计提高了高分辨率图像的处理能力，同时显著提高了计算效率。

模型配置和训练方法

所有NVLM模型的训练过程包括两个阶段：预训练和监督微调（SFT）。在预训练阶段，冻结LLM主干和视觉编码器，只训练模态对齐模块。在SFT阶段，保持视觉编码器冻结，同时训练LLM和模态对齐模块。

LLM和视觉模型选择

LLM：对于NVLM-D、NVLM-X和NVLM-H 72B模型，使用Qwen2-72B-Instruct作为LLM。为了计算效率，还使用了较小的Nous-Hermes-2-Yi-34B进行更快的消融研究和实验。
视觉编码器：所有NVLM模型都使用InternViT-6B-448px-V1-5作为视觉编码器。

模态对齐模块

NVLM-D: 使用两层MLP将视觉编码器和背景语言模型连接起来。隐藏维度为12800→20480→7168（34B模型）和12800→29568→8192（72B模型）。
NVLM-X: 图像特征首先通过一层MLP投影到背景语言模型的隐藏维度，然后插入门控X-attention层。具体配置为12800→7168（34B模型）和12800→8192（72B模型）。
NVLM-H: 使用两层MLP和X-attention层作为模态对齐模块。缩略图图像标记直接输入到背景语言模型解码器中，而常规图像块则通过X-attention层进行处理。

训练超参数

预训练阶段
SFT阶段

训练数据

预训练数据集
SFT数据集
文本SFT数据集

包括ShareGPT、SlimOrca、EvolInstruct、GPTeacher、AlpacaGPT4、UltraInteract、OrcaMathWordProblems、MathInstruct、MetaMath、GlaiveCodeAssistant、Magicoder、WizardCoder、GlaiveCodeAssistant等。并使用OpenAI模型GPT-4o和GPT-4o-mini进一步优化响应质量，并进行数据去污染，确保不包含基准测试数据集中的提示。
SFT数据构建格式