[論文介紹] Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs

Cambrian (Image credit: canbedone via Getty Images)

前言

今天要和大家分享一篇由紐約大學於今年（2024 年）6 月所發表的論文：Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs！如同標題所述，本篇論文就是想特別著重在「視覺能力」的角度（Vision-Centric）來研究 Vision-Language Model 應該怎麼訓練最好。論文中真的徹底的探索（如同標題中的 Explore）了 Vision-Language Model 中各種層面的設計，讀完之後真的覺得收穫滿滿（對於 Vision-Language Model 的設計有很充分的理解），也很敬佩這群學者的研究精神，以及他們對這個 Community 的貢獻！

此外，如同標題中的「Open」所言，這項研究的所有模型與訓練資料集完全開源在 HuggingFace 以及 GitHub 上，真心覺得研究者在 AI 領域中所費不貲所做的研究，最後開源給大家使用，真的很佛心！（雖然有些人說如果沒開源 Paper 上不了頂會，但其實也可以看到很多論文在上了頂會之後，就把 GitHub 上的 Repo 下架或是只放一個 README，因此真的還是懷抱感恩的心，感謝這些願意開源的研究者）

在讀完這篇論文之後，我覺得論文所提出的模型名稱「Cambrian-1」真的很有意思！Cambrian 的中文是「寒武紀」的意思，根據維基百科的解釋：「寒武紀是生物化石開始在地層中被大量發現的地質時期，幾乎所有的現生動物門都出現在被稱為『寒武紀大爆發』的演化輻射事件」。簡單來說，在寒武紀以前還沒有太多的生物的活動痕跡，但是在寒武紀開始之後，出現了大量的生物活動的痕跡，這些動物如同雨後春筍般的開始演化成各種不同的動物門。有些學者認為寒武紀大爆發是因為這時候的動物們開始有了「視覺能力」，他們開始具有類似眼睛的器官來感知這個世界的光線，來解讀這個世界的畫面，進而推動了動物神經系統的發展以及智慧的形成。

這也讓我想到 Stanford University 的李飛飛教授在今年 4 月於 TED 的演講「With spatial intelligence, AI will understand the real world」中也有提到類似的想法（寒武紀大爆發與動物視覺能力開始發展有所關聯），強調電腦視覺對於人工智慧的重要性。對於想徹底研究 Vision-Language Model 中「視覺能力」的此篇研究而言，Cambrian-1 的取名似乎也有同樣的意義呢！

以下是這篇文章的各個小節：

• Cambrian-1 想解決的問題與目標
• 分析 1：哪些 Benchmark 是真的在衡量 VLM 的「視覺能力」
• 開源 1：CV-Bench — 衡量 VLM 視覺能力的 Benchmark
• 分析 2：不同類型的 Visual Encoder 如何影響 VLM 的視覺能力
• 分析 3：VLM 的訓練方式 — One Stage vs. Two Stage
• 分析 4：VLM 中 Visual Encoder 的數量 — 一個 Visual Encoder vs. 多個 Visual Encoder
• 分析 5：VLM 中新的 Connector Design — Spatial Vision Aggregator (SVA)
• 分析 6：透過 System Prompt 控制 VLM 的輸出內容
• 開源 2：High-Quality Instruction-Tuning Data
• 開源 3：Vision-Language Model — Cambrian-1

Cambrian-1 想解決的問題與目標

Cambrian-1 這篇論文的第一個目的是想全面性的探討 Multimodal LLM（此處為 Vision 和 Language 這兩種 Modality，因此在本文中也會稱其為 Vision-Language Model 或是簡稱 VLM）設計上的各種細節，主要包含以下五個面向：

• Visual Representation：Vision-Language Model 中的 Visual Encoder 應該怎麼設計會比較好
• Connector Design：有些論文稱即為 Projection Layer 或是 Modality Projection，此 Module 的用途就是要將 Visual Feature 和 Text Feature 對齊（Align），這個 Module 應該怎麼設計比較好？
• Instruction Tuning Data：什麼樣的 Instruction Tuning Data 能夠幫助 Vision-Language Model 表現得更好
• Instruction Tuning Recipe：Vision-Language Model 應該要怎麼訓練？一階段？兩階段？
• Benchmarking：如何有效的衡量 Vision-Language Model 的視覺能力？

而過去所提出的 VLM 方法，很少有這麼全面的分析每一個面向！

此外，LLM 是 Vision-Language Model 重要的根本，一個能力強的 LLM 經常也會導致 Vision-Language Model 能力很強。但是這就會導致一個問題，有些研究提出更強的 Vision-Language Model 其實只是使用了更強的 LLM，並不是真的設計出更好的 Visual Representation Learning 的方法。因此，Cambrian-1 這篇論文的第二個目的是就是希望以 Vision-Centric 的角度出發，透過提升 VLM 的「視覺能力」，來提升 VLM 的表現，而不單單只是使用更大的 LLM！

分析 1：哪些 Benchmark 是真的在衡量 VLM 的「視覺能力」

想要探究 VLM 的視覺能力，那第一步當然是先研究 VLM 中的 Visual Encoder。更具體的來說，必須理解什麼樣類型的 Visual Encoder 所得到的 Visual Representation 是比較好的，比較能夠提升 VLM 在 Benchmark 上的表現。

然而，這樣真的合理嗎？這群研究者更謹慎的思考：如果 VLM 在 Benchmark 上表現得好，就代表它的視覺能力（Visual Encoder）好嗎？還是其實是它的語言能力（Large Language Model）能力好？

因此，想要知道什麼樣的 Visual Encoder 真的能夠提升 VLM 的視覺能力，第一步就必須先找到適合的 Benchmark！

為了了解 Benchmark 是不是真的在衡量 VLM 的視覺能力，作者將一個 VLM 衡量在一個 Benchmark 上時都會看以下三種情況：

• Visual Enabled：正常情況，讓 VLM 回答這個問題時有提供圖像
• Visual Disabled：特殊情況，讓 VLM 回答這個問題時不提供圖像
• Random Guess：直接亂猜答案

Figure 3 | Left: Performance comparison of MLLMs with visual input enabled and disabled across various benchmarks. Benchmarks are sorted by the difference between the average score with vision enabled and disabled. Right: Principal component analysis displaying clusters of benchmarks based on performance metrics, with bubble size corresponding to benchmark size. We label the clusters as “General” in green, “Knowledge” in yellow, “Chart & OCR” in red, and “Vision-Centric” in blue.

從上圖 Figure 3（左）可以看到：在 SQA-I、MMMU 和 MathVista Bemchmark 上，VLM 在 Visual Enabled 和 Disabled 的情況所得到的分數竟然幾乎一樣。更白話的說，當 VLM 在回答這些 Benchmark 的問題時，有沒有提供圖片給它，沒有太大的影響。這就表示在這些 Benchmark 上，根本不是在衡量 VLM 的「視覺」能力，而是在衡量「語言」能力。換句話說，VLM 在這些 Benchmark 上表現得愈好，可能其實只是它所使用的 LLM 比較好而已。

在 TextVQA 和 GQA 中，Visual Enabled 和 Disabled 會讓 VLM 的表現有差別，代表這些 Benchmark 確實有在衡量 VLM 的視覺能力。但是神奇的是，在 Visual Disabled 的情況下，VLM 已經看不到圖片，照理說他的回答應該是會跟亂猜沒什麼兩樣，但是從上圖 Figure 3（左）卻可以看到，Visual Disabled 比 Random Guess 好很多。這表示這些 Benchmark 所衡量出來的成績仍然會受到 VLM 中 LLM 的影響。

最後，在 MMVP 和 MME 上，Visual Enabled 和 Disabled 的成績差很多，而且在 Visual Disabled 的情況下表現的還比 Random Guess 差。這表示 MLLM 如果要在這兩個 Benchmark 上做得好，就真的必須要有好的視覺能力，把圖像資訊看得很清楚！

從這邊的分析所得到的 Finding：目前多數的 VLM Benchmark 都沒有真的衡量 VLM 的視覺能力！

開源 1：CV-Bench — 衡量 VLM 視覺能力的 Benchmark

由於既有的 Benchmark 大部分都沒有真正的在衡量 VLM 的視覺能力（這些 Benchmark 都不是 Vision-Centric 的），因此作者提出了一個新的 Vision-Centric Benchmark 稱為 Cambrian Vision-Centric Benchmark（CV-Bench），裏頭包含了 2638 個樣本。

Figure 4 | Cambrian Vision-Centric Benchmark (CV-Bench). We repurpose standard vision benchmarks to evaluate the fundamental 2D and 3D visual understanding of MLLMs.

Table 1 | Breakdown of the 2D and 3D tasks evaluated in the Cambrian Vision-Centric Benchmark (CV-Bench). The examples are sourced from ADE20K [145], COCO [72], and Omni3D [16].

從上圖 Figure 4 和上表 Table 1 可以發現，CV-Bench 衡量了 VLM 在 2D 的視覺能力（Spatial Relationship 和 Object Count）和 3D 的視覺能力（Depth Order 和 Relative Distance）。此外，作者們也相當用心，CV-Bench 裡面的每一個 Question 都是有人工看過的（根據他們論文中的說法）！

分析 2：不同類型的 Visual Encoder 如何影響 VLM 的視覺能力

Figure 6 | Evaluating Visual Representations with MLLMs While language-supervised models outperform self-supervised or other models, a well-trained self-supervised model like DINOv2 can also achieve competitive performance on vision-centric tasks.

有了可以真正衡量 VLM 的視覺能力的 Benchmark 後，作者採用兩階段（Two Stage）的訓練，來比較不同類型的 Visual Encoder 對於 VLM 在不同 Benchmark 上的表現。所謂兩階段（Two Stage）訓練的意思是：

• 第一階段（Pre-Training Stage）：將 VLM 中的 Visual Encoder 和 Large Language Model 的參數都 Freeze，透過 Adapter Data 訓練 Connector
• 第二階段（Fine-Tuning Stage）：將 VLM 中的 Visual Encoder 的參數 Freeze，透過 Instruction-Tuning Data 訓練 Connector 和 Large Language Model

換句話說，在這兩階段的訓練方式中，VLM 中的 Visual Encoder 都是被 Freeze 的！

從上圖 Figure 6 可以發現 Language-Supervised Model（ex. CLIP）比 Self-Supervised Model（ex. DINO）表現得更好，且在 Chat 以及 OCR-Related 的問題上有更好的表現。這主要是因為 CLIP 這種 Language-Supervised Model 在訓練時，就已經會學習到很多圖片和文字的關係，因此更擅長理解圖像中的文字（OCR-Related Task），但是 Self-Supervised Model 在訓練都只有看過圖片的資訊而已。作者也有提到，CLIP-Based Model 之所以可以表現更好，很有可能也是因為它們的訓練資料通常比 Self-Supervised Model 多很多。

此外，不管是 Language-Supervised 或 Self-Supervised 的 Visual Encoder 亦或是 ViT-Based 或是 ConvNet-Based 的 Visual Encoder，提高圖像解析度對 VLM 在 Vision-Centric Benchmark 的表現會更好。我發現到這裡的分析結果，也符合 Apple 於 2024/04 所發表的 MM1 中所提出的觀點！

Figure 7 | Continued Fine-Tuning Narrows the Gap Between CLIP and DINOv2. The average performance of MLLMs built upon OpenAI CLIP ViT-L/14@336 and DINOv2 ViT-L/14@336 encoders are visualized across benchmark categories. Performance is compared with 0.7M and 5M instruction tuning data in both frozen and unfrozen settings. DINOv2 shows significant performance improvement with increased data and unfreezing—surpassing the 0.7M CLIP model in several benchmarks and narrowing and bridging the gap to the 5M model in knowledge and vision-centric tasks, respectively.

雖然說 Language-Supervised Model（ex. CLIP）在 VLM Benchmark 上的表現普遍勝過 Self-Supervised Model（ex. DINOv2），但是前面有提到這有可能是因為 CLIP 在訓練階段所用的訓練資料量比較多的原因。因此，作者在上圖 Figure 7 中呈現，以 DINOv2 代表 Self-Supervised Model 作為 VLM 的 Visual Encoder 的話，如果在 Fine-Tuning Stage 將其 Unfreeze，然後使用更多的 Instruction Following Data，就可以縮小 DINOv2-based VLM 和 CLIP-based VLM 的表現差距。

從這邊的分析所得到的 Finding：Language-Supervised Model 更擅長理解圖像中的文字，在 OCR-Related 的問題上比 Self-Supervised Model 表現得更好。此外，無論哪一種 Visual Encoder，提高圖像解析度對 VLM 都有好的影響。

分析 3：VLM 的訓練方式 — One Stage vs. Two Stage

分析了 VLM 中不同 Visual Encoder 的影響後，作者們接著研究如何有效的訓練 VLM。更具體的來說，VLM 的訓練究竟是一個階段（One Stage）還是兩階段（Two Stage）比較好。在上文中我們已經介紹過兩階段訓練，其實就是先在 Pre-Training 階段訓練 Connector，接著在 Fine-Tuning 階段訓練 Connector 和 LLM。然而，是否真的需要先在 Pre-Training 階段訓練 Connector，也有研究提出不同的看法。因此，在這個小節中所說的一階段（One Stage）訓練，就是沒有特別先透過 Pre-Training 階段訓練 Connector，而是直接進入 Fine-Tuning 階段訓練 Connector 和 LLM。

作者在這部分的實驗中，以 Vicuna-1.5-7B 作為 LLM Backbone，並且搭配下表 Table 9 中所列出的 23 種 Visual Encoder：

Table 9 | Catalog of all vision backbones tested. “I” denotes that the visual tokens have been interpolated down to the specified length.

Figure 5 | Effect of Training Recipe on Model Performance. Boxplots display the distribution of benchmark scores across benchmark categories for different training recipes and types of visual encoders (Language-Supervised, Self-Supervised, and Other). The four training recipes include freezing the visual encoder with various amounts of adapter data (0M , 0.5M , 1.2M ) as well as unfreezing it with 1.2M adapter data. Amount of Adapter Data: All model types show increased performance on general and vision-centric benchmarks with more adapter data; knowledge benchmarks show mixed results; OCR & chart benchmarks benefit from more data for language-supervised models. Unfreezing: Unfreezing the visual encoder with 1.2M adapter data generally benefits all categories. Language-supervised models benefit from unfreezing across the board; self-supervised models benefit particularly well in vision-centric benchmarks but continue to struggle in OCR.

在上圖 Figure 5 中的實驗主要是呈現 3 種類型的 Visual Encoder（Table 9 中呈現）所形成的 VLM，透過 4 種不同的訓練方式（0M＿雪花、0.5M＿雪花、1.2M＿雪花、1.2M＿火焰）所得到的 VLM 在 Benchmark 上的表現。其中，以下為每一種訓練方式的意義：

• • 0M_雪花：在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Freeze，並且使用 0M 的 Adapter Data 訓練 Connector。其實就是相當於一階段（One Stage）訓練 — 沒有 Pre-Training 階段，直接進行 Fine-Tuning 階段
  • 0.5M_雪花：在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Freeze，並且使用 0.5M 的 Adapter Data 訓練 Connector。屬於兩階段（Two Stage）訓練！
  • 1.2M_雪花：在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Freeze，並且使用 1.2M 的 Adapter Data 訓練 Connector。屬於兩階段（Two Stage）訓練！
  • 1.2M_火焰：在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Unfreeze，並且使用 1.2M 的 Adapter Data 訓練 Connector。屬於兩階段（Two Stage）訓練！

從上圖 Figure 5 可以發現，不管哪一種 Visual Encoder  以及 Benchmark，「0M_雪花」這種訓練方式的表現相對其他而言較差，代表兩階段（Two Stage）的訓練確實可以幫助 VLM 表現得更好。此外，在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Freeze（雪花）的情況下，使用更多 Adapter Data（0M ⭢ 0.5M ⭢ 1.2M），VLM 的表現也會愈好。最後，比較「1.2M＿雪花」與「1.2M＿火焰」可以發現後者有較好的表現，說明了如果在 Pre-Training 階段中，將 Visual Encoder 的參數 Unfreeze 也可以進一步提升VLM 的表現！

從這邊的分析所得到的 Finding：在 Fine-Tune VLM 中的 Connector 與 LLM 之前，先 Pre-Train Connector 確實能夠提升 VLM 的表現；在 Pre-Training 階段中，訓練資料（Adapter Data）愈多，也可以提升 VLM 的表現；在 Pre-Training 階段中，除了訓練 Connector 之外，也將 Visual Encoder 一起加入訓練也能夠提升 VLM 的表現。

分析 4：VLM 中 Visual Encoder 的數量 — 一個 Visual Encoder vs. 多個 Visual Encoder

從 Figure 6 的實驗中可以看到不同類型的 Visual Encoder（Language-Supervised、Self-Supervised、Other）在不同的 Benchmark 上會有不太一樣的表現，代表它們可能擅長從圖像中汲取不同的特徵。作者們就思考那有沒有可能將多個 Visual Encoder 結合在一起，來得到圖像中不同的特徵，進而提升 VLM 在所有 Benchmark 上的整體表現呢？

Table 3 | All Benchmark Results for Model Ensemble with 1.2M Adapter Data + 737K Instruction Tuning Data. Here, “SigLIP” = ViT-SO400M/14@384, “DINOv2” = ViT-L/14@518, “ConvNext” = OpenCLIP ConvNeXt-XXL@1024, and “CLIP” = OpenAI CLIP ViT-L/14@336.

從上表 Table 3 就可以發現：結合愈多 Visual Encoder 整體上可以讓 VLM 表現得更好！

分析 5：VLM 中新的 Connector Design — Spatial Vision Aggregator (SVA)

在上一個小節（分析 4）中，已經知道把多個不同類型的 Visual Encoder 的資訊結合在一起，可以提升 VLM 的表現。然而，由於每個 Visual Encoder 的輸入圖像解析度不同，導致輸出的 Token 數量也不一致。如果要將這些不同的 Visual Encoder 的輸出結合在一起，作者在上一個小節（分析 4）中採取最 Naive 的做法：將所有 Visual Encoder 的輸出 Token 透過 Interpolation 方式變成 576 個 Token，然後在 Feature 的維度上將這些 Token Concatenate 在一起。

然而，在 Interpolation 的過程中，就會造成資訊的流失；此外，直接將不同 Visual Encoder 的輸出直接 Concatenate 在一起，也相當於以「相同」的重要性來看待不同 Visual Encoder 的輸出。因此，在這個小節中介紹作者所設計的 Connector，來將多個 Visual Encoder 的輸出更有效率的結合（Aggregate）在一起，以提升 VLM 的視覺能力。

我認為本篇論文所提出的 Connector 設計的味道上就很類似 BLIP-2 中 Q-Former 那樣的操作：設定一個 Fixed-Sized & Learnable 的 Query Token，然後把 Visual Encoder 的輸出 Token 當作 Key Token 和 Value Token，進行 Cross-Attention 的運算，讓 Query Token 可以 Attend 到不同的 Visual Encoder 所輸出的圖像資訊。

這樣的好處很明顯，由於 Query Token 是 Learnable 的，模型可以自己學習從多個 Visual Encoder 中取出資訊，給予不同的 Visual Encoder 的輸出不同的重要性；此外，由於 Query Token 是 Fixed-Sized 的，也可以避免因為 Visual Encoder 數量變多，而使得最後 Concatenate 出來的 Tensor 的維度也變大。

Figure 8 | Spatial Vision Aggregator (SVA). We propose SVA, a dynamic and spatially-aware connector that integrates multiple vision features with LLMs while reducing the number of tokens.

上圖 Figure 8（左圖）呈現的是本篇論文所設計的 Connector。Connector 中會有一個 L x L 的 Fixed-Size & Learnable Query Token Sequence（X）。這個 Sequence 中總共有 L x L 個 Query，每一個 Query 都是 C Dimension。此外，Figure 8（左圖）中也有 N 個 Visual Encoder，每一個 Visual Encoder 都會輸出一個 J x J 的 Visual Tokens。

如同前文所述，為了要讓 Query 可以從不同的 Visual Encoder 上取得圖像的特徵資訊，我們需要讓 Query 與 Visual Token（代表 Key 和 Value）進行 Cross-Attention。但是有趣的是，作者在進行 Cross-Attention 時，希望保留原來圖像特徵在空間上（Spatial）的相對關係，因此一個 Query Token 只會和特定的一些 Key/Value Tokens 進行 Cross-Attention。舉例來說，X 中的藍色框框（其中一個 Query Token），就只會和 F 中的紅色框框（Key、Value Token）進行 Cross-Attention。

紅色框框的位置算法也很簡單，就是看那一個 Visual Encoder 的 Output Sequence 是 Query Sequence 的幾倍大就可以知道。舉例來說，假設 F_k 的尺寸是 X 的 m_k 倍，那麼 X 中位於 (i, j) 的 Query Token，就會對應到 F_k 中以下範圍的 Visual Token（Key、Value Token）：

Compute position of key/value tokens for current query token

Query 和 Key、Value 進行 Cross-Attention 時，運算過程如下方 Equation (1) 所示。X 會有一個 Query Weight Matrix，每一個 Visual Encoder 都會有自己的 Key Weight Matrix 和 Value Weight Matrix，分別將 Visual Token 轉為 Key 與 Value：

Cross Attention of query (from X) and key/value (from visual tokens)

到目前為止，我們已經介紹完本篇論文所提出的 Spatial Vision Aggregator (SVA) 的概念！然而，可以發現 Query Sequence 中的一個 Query 其實需要去 Attend 到很多 Visual Tokens。換句話說，一個 Query Token 需要記載的資訊量偏多。如果上述的 Cross-Attention 運算「只進行一次」的話，也有可能會導致得到的 Query Sequence 沒有辦法消化不同 Visual Encoder 輸出的所有資訊，造成圖像資訊的流失。為了解決這個問題，如 Figure 8（右圖）所示，作者把這個 Connector 不只放在 LLM 一開始的地方，也放在 LLM 中的每一層。讓每次 Query Token 都還可以去跟這些 Visual Encoder 的輸出進行 Cross-Attention。

從這邊的分析所得到的 Finding：在設計 VLM 中的 Connector 時，考慮圖像特徵的空間資訊整合多個 Visual Encoder 的輸出，並將圖像資訊融入到 LLM 之中（而不只是在 LLM 之前）有助於提升 VLM 的視覺能力。

開源 2：High-Quality Instruction-Tuning Data — Cambrian-7M

當我們把 LLM 訓練成 VLM 時，會將 LLM Fine-Tune 在 Vision-Language 的 Instruction Following Data 上，但是這會導致 LLM 的對話能力降低（也就是發生了 Catastrophic Forgetting），常見的做法是在 Instruction Following Data 中加入一些 Language-Only 的 Instruction-Following Data。

本篇論文收集了所有公開的 Instruction-Tuning Dataset，並透過一些 Data Engine & Prompting 的方法得到更多 Vision Question-Answer 樣本，然後整理出 Cambrian-10M 的資料集。最後再透過一些 Data Curation 方法，得到 High-Quality 的 Instruction-Tuning Data — Cambrian-7M。

Table 7 | Performance improves with better instruction tuning data curation. The model gains significant improvements when scaling up to Cambrian-10M. With data curation, the model further improves performance across all categories while enjoying more efficient training.

從上表 Table 7 可以看到 VLM 訓練在 Cambrian-7M 和 LLaVA-665K 在 Benchmark 上表現的差異。

分析 6：透過 System Prompt 控制 VLM 的輸出內容

作者發現當成功的透過兩階段（Two Stage）訓練把 LLM 訓練成 VLM 後，VLM 容易變成一個「Answer Machine」。如下圖 Figure 12（w/o system prompt）所示，輸入一個 Question 到 VLM 中，VLM 輸出一個簡短直接的答案：

Figure 12 | Incorporating System Prompt in Instruction Tuning Data alleviates the “Answer Machine Phenomenon” By adding system prompts in Cambrian-7M, the model exhibits better chat ability while retaining strong question answering abilities. The model without system prompts requires additional prompting to elicit longer responses.

會有這樣的狀況，主要是因為在 VLM 的 Fine-Tuning 階段中，我們所準備的 Instruction-Following Dataset（Cambrian-7M）中包含很多 Visual Question-Answer 樣本。而很多樣本的 Answer 比較簡短，使得 VLM 也學習到了只透過簡短的方式來回答 Visual Question。

針對此問題，作者透過替 Instruction-Following Dataset（Cambrian-7M）中的每一個資料集加上「System Prompt」的方式來解決這個問題。舉例來說，如果這個訓練樣本的 Answer 是很簡短的，那就會加上一個 System Prompt：”Answer the question using a single word or phrase.” 讓 VLM 學習根據 System Prompt 修改自己的輸出。在下表 Table 16 中，呈現的是每一個資料集所對應的 System Prompt：

Table 16 | Response formatting prompts for Cambrian Data

如上圖 Figure 12（w/ system prompt）的範例所示，透過具有正確的 System Prompt 的 Instruction-Following Dataset 來訓練 VLM，可以幫助 VLM 在 Inference 時根據 System Prompt 修改自己的輸出。

從這邊的分析所得到的 Finding：根據 Instruction-Following Dataset 中 VQA 樣本的 Answer 長度給予適合的 System Prompt，可以幫助 VLM 學習透過 System Prompt 來調整輸出。

開源 3：Vision-Language Model — Cambrian-1

最後，作者透過前面的所有的分析，訓練一個全新的 VLM — Cambrian-1。Cambrian-1 基於不同的 LLM 有不同的規模（8B、13B、34B）。Cambrian-1 透過其所設計的 Connector (SVA)，將四種不同 Visual Encoder 整合在一起。在訓練上，Cambrian-1 採取兩階段（Two Stage）訓練，在 Pre-Training 階段中使用了 2.5M 的 Adapter Data；在 Fine-Tuning 階段中使用了自己建立的 Cambrian-7M。在下表 Table 8 中可以看到 Cambrian-1 的表現相當厲害：

Table 8 | Comparison of Cambrian-1 with other leading MLLM framework. Cambrian-1 outperforms other open-source models and achieves competitive performance on a number of benchmarks, compared to proprietary models such as GPT-4V, Gemini, and Grok-1.5. Despite using only 576 visual tokens, Cambrian-1 performs better on OCR & Chart and Vision-Centric benchmarks compared to Mini-GeminiHD and LLaVA-NeXT, which use 2880 tokens.

結語

在本篇文章中，我們分享了 Cambrian-1: A Fully Open, Vision-Centric Exploration of Multimodal LLMs 這篇論文，作者以「視覺能力」的角度出發，分析 VLM 中各種面向的設計，包含 Benchmark、Visual Encoder、Connector、Training Recipe 以及 Instruction-Following Data，理解這些變因是如何影響 VLM 的視覺能力。相信讀完這篇文章的你，一定也相當佩服作者們可以將 VLM 的研究做得這麼徹底，也希望你也從中得到滿滿的收穫！以下是這篇論文的 Key Takeaways：

• 目前多數的 VLM Benchmark 都沒有真的衡量 VLM 的「視覺能力」，而太大程度的在衡量「語言能力」。因此，本篇論文也製作並開源了以衡量 VLM 視覺能力的 Visual-Centric Benchmark（CV-Bench）
• Language-Supervised Model（ex. CLIP）更擅長理解圖像中的文字，因此在 OCR-Related 的問題上比 Self-Supervised Model（ex. DINO）表現得更好
• 無論哪一種 Visual Encoder，提高圖像解析度對 VLM 都有好的影響
• 在 Fine-Tune VLM 中的 Connector 與 LLM 之前，先 Pre-Train Connector 確實能夠提升 VLM 的表現
• 在 Pre-Training 階段中，訓練資料（Adapter Data）愈多，也可以提升 VLM 的表現
• 在 Pre-Training 階段中，除了訓練 Connector 之外，也將 Visual Encoder 一起加入訓練也能夠提升 VLM 的表現
• 在 VLM 中結合愈多不同類型的 Visual Encoder 能夠提升 VLM 的視覺能力進而在 Benchmark 上表現得更好
• 在設計 VLM 中的 Connector 時，考慮圖像特徵的空間資訊整合多個 Visual Encoder 的輸出，並將圖像資訊融入到 LLM 之中（而不只是在 LLM 之前）有助於提升 VLM 的視覺能力
• 根據 Instruction-Following Dataset 中 VQA 樣本的 Answer 長度給予適合的 System Prompt，可以幫助 VLM 學習透過 System Prompt 來調整輸出
• 作者開源了以下資料集與模型：
  • CV-Bench：衡量 VLM 視覺能力的 Visual-Centric Benchmark
  • Cambrian-7M：High-Quality Instruction-Tuning Data
  • Cambrian-1：State-Of-The-Art Vision-Language Model