网站建设花费搜索引擎优化不包括

引言

论文：Small Language Model Meets with Reinforced Vision Vocabulary

Paper | Github | Demo

说来也巧，之前在写论文阅读：Vary论文阅读笔记文章时，正好看到了Vary-toy刚刚发布。

这次，咱也是站在了时代的前沿，这不赶紧先睹为快。让我看看相比于Vary，Vary-toy做了哪些改进？

整体结构图

从整体结构来看，仍然沿用了Vary系列结构。先利用Vary-tiny + pipeline训练一个Vision vocabulary，之后在pre-train和SFT阶段将new vocabulary与CLIP的Vocabulary相结合，来训练Qwen-1.8B模型。

不同于Vary，用了Qwen-7B，这次用了Qwen-1.8B，模型更小，对于部署使用更加友好。

这次除了原有的PDF数据外，又增加了目标检测的数据集，让Vary-toy更加具有通用性。

方法介绍

作者在设计Vary-toy时，主要侧重解决以下两个问题：

1. 如何基于Vary-tiny + pipeline产生一个更加practical vision vocabulary ？
2. 如何在不损坏Qwen-1.8B模型特征前提下，利用new vision vocabulary来使Vary-toy-1.8B产生新的特征？

训练vision vocabulary阶段

出发点是：

1. vision vocabulary network是由SAM-base作为初始化模型训练而来的。这样做，可以获得SAM对文本的感知能力。但是也存在遗忘SAM中对自然物体目标的感知能力。
2. 作者认为，只将密集文本的视觉知识写入80M的网络是浪费。

PDF数据

该部分与Vary中工作一致，看着量级更大了。最终准备了2M英文文档数据和2M的中文文档数据。PDF来源主要是arXiv、CC-MAIN-2021-31-PDF-UNTRUNCATED和e-books。示例数据如上图。

私以为该部分仍然有很大进步空间。如在提取PDF内容时，可以考虑到版面的因素，使得内容更加有语义。当然，这只是猜测，也许作者就是这么做的呢！

目标检测数据

为了充分利用来自SAM模型对自然图像的感知能力，作者引入了目标检测数据到训练vision vocabulary过程中。所用数据主要来自Object365和OpenImage。

因为部分图像中存在太多的物体，这会超出OPT-125M的token数量限制。因此作者做了两步处理：

1. 如果图像中物体框数目<30个，则允许Vary-tiny + pipeline过程中的prompt为Detect all objects in this image
2. 如果图像中物体框数目>30个，则更换prompt模板为：Detect class1, class2, … in this image.

最终，整理出来的目标价检测数据大约有3M条。

训练Vary-toy阶段

Vary-toy结构

Vary-toy主体结构与Vary相同，但是有些微小区别：

1. 当输入图像($H\times W$)进入new vision vocabulary分支时，图像会被直resize到1024 x 1024，而送入CLIP分支时，则中心裁剪为224x224
2. 直接将vision vocabulary分支和CLIP分支输出拼起来，正好是Qwen-1.8B的输入channel
3. 相比于Vary，为了让变化小一些，作者仍然在vision vocabulary网络后添加了embedding layer

数据集情况

TODO