一款名为vary-toy的“年轻人的第一个多模态大模型”来了！
模型大小不到2B，消费级显卡可训练，GTX1080ti 8G的老显卡轻松运行。
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对一张图做对象检测，还是能给出具体坐标的那种：
这项研究由来自旷视、国科大、华中大的研究人员共同提出。
据介绍，Vary-toy虽小，但却几乎涵盖了目前LVLM（大型视觉语言模型）主流研究中的所有能力：文档OCR识别（Document OCR）、视觉定位（Visual Grounding）、图像描述（Image Caption）、视觉问答（VQA）。
现在，Vary-toy代码和模型均已开源，并有在线demo可试玩。
网友一边表示感兴趣，一边关注点在于旧·GTX1080，心情belike：
“缩小版”Vary
其实，早在去年12月Vary团队就发布了Vary的首项研究成果“Vary: Scaling up the Vision Vocabulary for Large Vision-Language Models”。
研究人员指出CLIP视觉词表在密集感知能力上的不足，并用一种简单有效的扩充词表方案给出了一种全新的OCR范式。
Vary发布后得到广泛关注，目前Github1.2k+ star，但也有不少人因为资源受限运行不了。
考虑到目前开源得很好且性能出色的“小”VLM比较少，于是该团队又新发布了号称是“年轻人的第一个多模大模型”的Vary-toy。
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与Vary相比，Vary-toy除了小之外，也训练了更强的视觉词表，新的词表不再将模型局限于文档级OCR，而是给出了一个更加通用和全面的视觉词表，其不仅能做文档级OCR，还能做通用视觉目标检测。
那这究竟是如何做到的？
Vary-toy的模型结构和训练流程如下图所示，总的来说，训练共分两个阶段。
首先在第一阶段，使用Vary-tiny+结构，预训练出一个相比原版Vary更好的视觉词表，新的视觉词表解决了原Vary只用它做文档级OCR的网络容量浪费问题、以及没有充分利用到SAM预训练优势的问题。
然后在第二阶段中，将第一阶段中训好的视觉词表merge到最终结构进行multi-task training/SFT。
众所周知，一个好的数据配比对于产生一个能力全面的VLM是至关重要的。
因此在预训练阶段，Vary-toy使用了5种任务类型的数据构建对话，数据配比和示例prompt如下图所示：
而在SFT阶段，只使用了LLaVA-80K数据。更多的技术细节，可以查看Vary-toy的技术报告。
实验测试结果
Vary-toy在DocVQA、ChartQA、RefCOCO、MMVet四个基准测试的得分如下：
Vary-toy在DocVQA上可以达到 65.6%的ANLS，在ChartQA上达到59.1%的准确率，RefCOCO88.1%的准确率：
MMVet上可以达到29%准确率，无论是从基准测试评分上还是可视化效果上，不到2B的Vary-toy甚至能和一些流行的7B模型的性能一较高下。
项目链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2401.12503
[3]https://varytoy.github.io/
