Baichuan-Omni是什么

Baichuan-Omni 是百川智能推出的一款開源 7B 多模態大型語言模型（MLLM），具備同時處理和分析圖像、視頻、音頻及文本等多種數據模態的能力。該模型為用戶提供了前沿的多模態交互體驗，展現出卓越的性能。Baichuan-Omni 采用了一種高效的多模態訓練架構，涵蓋了多模態對齊和多任務微調的兩個階段，使其能夠有效處理視覺和音頻信息。在各類多模態基準測試中，Baichuan-Omni 的表現超過了當前領先的全模態模型 VITA，并在圖像、視頻及音頻模態評估中展現出更強的覆蓋能力。

Baichuan-Omni的主要功能

• 多模態數據處理：支持同時處理圖像、視頻、音頻和文本等多種數據模態。
• 多語言支持：可處理包括英語和漢語在內的多種語言。
• 高級交互體驗：提供先進的多模態交互，能夠理解并響應復雜的用戶指令。
• 多模態對齊預訓練：在預訓練階段，利用包含圖像描述、交錯數據、OCR數據和圖像文本數據的豐富語料庫進行整理。
• 多模態監督微調：在微調階段，訓練超過60萬對多模態數據對，涵蓋純文本、音頻、圖像文本、視頻文本和圖像音頻的交互數據。

Baichuan-Omni的技術原理

• 多模態架構：通過視覺編碼器處理圖像和視頻數據，音頻編碼器處理音頻信息，并結合大型語言模型（LLM）進行信息整合和處理。
• 多階段訓練：涵蓋圖像-語言、視頻-語言和音頻-語言的多模態對齊預訓練，以及多模態監督微調。
• 數據構造：采用開源、合成及內部標注的數據集，構建高質量的多模態訓練數據。
• 對齊策略：在預訓練階段，精細對齊不同模態的編碼器與連接器，實現各模態間的高效交互。
• 注意力機制：運用注意力機制動態計算模型對多模態輸入的權重，以理解和響應復雜指令。

Baichuan-Omni的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/westlake-baichuan-mllm/bc-omni
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.08565

Baichuan-Omni的應用場景

• 智能客服與機器人：Baichuan-Omni 能夠理解并生成文本，同時處理音頻和視覺信息，在構建智能客服系統和機器人方面展現出巨大的潛能，為用戶提供更自然和豐富的交互體驗。
• 內容審核與過濾：憑借其多模態理解能力，Baichuan-Omni 可用于審核圖像、視頻和文本內容，幫助識別與過濾不當內容，如暴力、或仇恨。
• 教育與培訓：在教育領域，Baichuan-Omni 可作為教學輔助工具，提供語言學習、視覺識別及問題解答等功能，提升學生的學習體驗。
• 輔助殘障人士：可以開發針對殘障人士的應用程序，如語音識別和圖像描述，幫助視障或聽障人士更好地理解和與周圍環境互動。