Encoder-free無編碼器多模態大模型EVEv2模型架構、訓練方法淺嘗 原創
基于視覺編碼器的MLLM的基本構成：MLLM通常由預訓練的模態編碼器、預訓練的LLM和一個連接它們的模態接口三個模塊組成。模態編碼器(如：CLIP-ViT視覺編碼器、Whisper音頻編碼器等)將原始信息（如圖像或音頻）壓縮成更緊湊的表示。預訓練的LLM則負責理解和推理處理過的信號。模態接口用于對齊不同的模態，實現異構模態表征空間的語義對齊。下面這張圖概括的比較好。
上述工作都是基于視覺編碼器的多模態大模型，下面來看一個Encoder-free VLMs（無視覺編碼器的多模態大模型）的思路，供參考。
模型架構
視覺和文本編碼
極簡的patch嵌入層：構建了一個極簡的patch嵌入層，從零開始生成視覺嵌入，以消除預訓練視覺編碼器的強歸納偏差。給定一個圖像輸入
，首先通過一個卷積層（Conv1）和高斯誤差線性單元（GELU）激活函數進行處理，得到一個二維特征圖。然后，再通過另一個卷積層（Conv2）來進一步處理特征圖，以靈活控制計算復雜度。公式如下：
其中，Conv1和Conv2分別表示兩個卷積層，具有不同的步幅和輸出維度。
patch嵌入層支持任意比例的圖像，最多可處理約2.5M像素（即2.5K個patch標記）。使用Qwen2.5的文本標記器將文本T編碼為標記嵌入Xt ，其維度為3584。
多模態編碼：為了在視覺和文本之間建立有效的交互，提出了一個分而治之的設計，通過引入模態感知組件來顯式解耦關鍵模塊。包括獨立的注意力矩陣（查詢、鍵和值）、歸一化層和前饋模塊，每個都有不同的參數，以適應不同模態的需求。
分而治設計
通過分而治之的架構設計，EVEv2.0能夠有效地減少模態間的干擾，提高模型的訓練效率和性能。
使用多頭自注意力（Multi-Head Self-Attention, ATTN）來跨所有模態進行建模，以在統一特征空間中模擬跨模態關系。公式如下：
其中
，模態特定的查詢、鍵和值是從各自的注意力權重矩陣 中派生的。
通過完全解耦架構，最小化表示空間中的干擾。每個Transformer塊的總體操作定義如下：
這種設計允許在保持預訓練知識的同時，獨立地進行單模態編碼和跨模態對應，從而實現靈活的建模模式，以理解和推理多模態信息。
視覺特征與語言輸入的融合方式
從代碼上看，融合時，會遍歷輸入序列中的每個樣本，根據 IMAGE_TOKEN_INDEX 確定圖像特征的插入位置。將語言輸入的嵌入和圖像特征按順序拼接在一起，形成新的輸入嵌入 new_input_embeds，同時更新標簽 new_labels 和視覺標記掩碼 visual_token_mask。
??https://github.com/baaivision/EVE/blob/main/EVEv2/eve/model/eve_arch.py??
訓練方式
訓練流程概述。PEL/WEL 表示圖像塊/單詞嵌入層。我們首先訓練圖像塊嵌入層，以在不同模態間建立初始對齊。之后，我們僅更新大型語言模型（LLM）內的視覺層，逐步增強視覺感知能力。值得注意的是，我們將圖像分辨率從 800×800 逐步提高到 1600×1600，并保持原始圖像的寬高比。最后，我們通過問答（QA）和指令數據對整個模型進行訓練，以加強跨模態對應和復雜理解能力。
訓練過程分為四個連續階段。訓練數據包括公開可用的圖像數據集，以及表 1 中的各種問答（QA）數據集和多模態對話數據。
第2.2階段和第3階段的訓練數據集詳細信息，用于微調E VEv2.0，FL表示過濾后的訓練數據集
階段1：DenseFusion++
- DenseFusion++：通過大規模的合成數據來增強模型的視覺感知能力。使用LLaVA-1.6（7B）為基礎，結合多個視覺專家（如標簽、檢測、OCR等）來學習GPT-4V的融合策略。通過這種方式，可以在不依賴高質量標注的情況下，擴展合成數據的規模，從而提高訓練效率。
階段2：LLM引導的對齊
凍結大型語言模型（LLM）的權重，僅訓練patch嵌入層。使用公開的網頁數據進行訓練，以防止模型崩潰并加速后續階段的收斂。通過這種方式，確保模型在初始階段能夠快速對齊視覺和語言信息。
階段3：視覺感知學習和視覺-文本完全對齊
- 視覺感知學習（Vision Perception Learning）：加載LLM的權重并初始化LLM內部的視覺層。僅訓練patch嵌入層和視覺層，而凍結Qwen2.5模型，以便在大規模合成數據上進行視覺表示的學習。通過逐步增加數據量和圖像分辨率，促進視覺感知能力的提升。
- 視覺-文本完全對齊（Vision-Text Fully-aligning）：更新整個模型架構以進一步改善圖像-文本的關聯。使用多樣化的指令數據集進行訓練，以增強模型的視覺感知能力和視覺-語言對齊。通過這種方式，確保模型在處理復雜的多模態任務時能夠表現出色。
階段4：監督微調
進一步優化模型以理解復雜的指令和對話模式。使用高質量的指令數據集進行訓練，以提高模型在實際應用中的表現。通過這種方式，確保模型能夠處理各種真實世界的應用場景。
實驗效果
參考文獻：EVEv2: Improved Baselines for Encoder-Free Vision-Language Models，https://arxiv.org/pdf/2502.06788
公眾號大模型自然語言處理 作者：余俊暉
