百川智能发布开放源代码的70亿参数多模式大型模型 —— Baichuan-Omni

Baichuan-Omni指的是什么

百川智能开发了名为 Baichuan-Omni 的开源大型语言模型（MLLM），拥有 7B 参数规模，能够同时解析和处理包括图像、视频、音频及文本在内的多种数据类型。该模型具备先进的多模态交互功能，并展现了卓越的性能表现。Baichuan-Omni 构建在一个高效的多模态训练框架之上，这一框架包含了两个阶段的跨模态对齐与多元任务微调过程，确保了其在处理视觉和听觉信息方面的高效性。通过广泛的全模态及多模态基准测试证明了 Baichuan-Omni 的强大性能，在图像、视频以及音频等不同数据类型的评估中表现出色，覆盖范围超过了 Qwen2 VL，并且在多项评测指标上超越了现有的顶级全模态模型 VITA。

Baichuan-Omni的核心特性

• 多种类型的数据处理Baichuan-Omni具备同步解析与评估包括图片、影像、声音及文字在内的多种数据类型的能力。
• 支持多种语言提供对包括英文与中文等多种语言的支持。
• 卓越的互动感受呈现前沿的多元互动感受，解析并回应精密的使用者命令。
• 跨模式同步的预先训练于多模态同步的初步训练期间，构建了一个涵盖图片说明、交叉引用信息、光学字符识别资料及图文结合内容的丰富学习数据库。
• 多种形态的监控精细调整于多模态监控精细调整期间，采用逾60万个多模态数据集进行培训，内容涉及纯粹的文字资料、声音记录、图文结合信息以及视听融合材料等多样化互动数据类型。

Baichuan-Omni的核心技术机制

• 多元融合结构采用视觉编码器来解析图像与视频内容，并借助音频编码器对声音资料进行分析，同时利用大规模语言模型（LLM）来进行信息的综合处理。
• 分步培训过程涵盖图像与文本、视频与文本以及声音与文本之间的多元模式同步预训练，还有基于多元模式的指导性精调。
• 构建数据结构通过利用开放源代码、合成以及自行标注的数据集合来创建高水准的多元数据训练集。
• 一致性策略于预训练期间，精细调整各类型编码器与接口的一致性，以促进各类信息间的高效互动。
• 焦点机制通过采用注意力机制来动态调整模型在处理多元数据输入时的权重分配，从而更好地解析并执行复杂命令。

Baichuan-Omni的工程位置

• Git代码库：访问此链接以查看项目仓库 – https://github.com/westlake-baichuan-mllm/bc-omni
• 关于技术的arXiv论文本文探讨的内容可以在如下链接中找到不同的表述形式：https://arxiv.org/pdf/2410.08565，该文档提供了原始研究的详细信息。

Baichuan-Omni的使用情境

• 智能化客户服务中心及对话型人工智能助手Baichuan-Omni具备理解与创造文本、处理声音及图像数据的能力，在开发智能化客户服务系统与对话型机器人的领域展现出了极大的应用前景。该系统能够带来更为流畅且内容充实的互动感受。
• 内容检查和筛选凭借其强大的多模态分析技能，Baichuan-Omni能够审查图片、视频及文字资料，并有效地辨识与剔除不适宜的内容，包括暴力场景、色情信息以及仇恨言论等。
• 教育培训在教育教学中，Baichuan-Omni充当辅助角色，通过支持语言训练、图像辨识及疑难解析等服务来丰富学生的学术旅程。
• 协助有特殊需要的人士Baichuan-Omni应用于开发支持残障人士的软件，例如语音转文字技术和图片解说功能，旨在协助视觉障碍者或听力受限者更有效地理解并与外界交流互动。