多方面的模型致力于整合来自不同来源的数据，包括书面语言、图片和视频，以执行各种功能。这些模型在理解和生成融合视觉和文本数据的内容方面展示了相当大的潜力。
多方面模型的一个关键组成部分是指令调整，它涉及基于自然语言指令对模型进行微调。这使得模型可以更好地理解用户的意图并生成精确而相关的响应。指令调整已经在大型语言模型（LLMs）如GPT-2和GPT-3中得到有效应用，使它们能够遵循指令以完成现实任务。
现有的多模态模型方法可以分为系统设计和端到端可训练模型两个方面。系统设计角度将不同的模型连接起来，使用类似ChatGPT的调度程序，但缺乏训练灵活性并可能成本高昂。端到端可训练模型角度将来自其他模态的模型集成在一起，但可能具有高训练成本或有限的灵活性。以前在多模态模型中的指令调整数据集缺乏上下文示例。最近，来自新加坡的一个研究团队提出了一种新方法，引入了上下文指令调整，并构建了具有上下文示例的数据集以填补这一空白。
本研究的主要贡献包括：
- 引入用于多模态模型中的指令调整的MIMIC-IT数据集。
- 开发具有改进指令跟踪和上下文学习能力的Otter模型。
- 优化OpenFlamingo实现，以便更易于访问。
这些贡献为研究人员提供了有价值的数据集、增强的模型和更加用户友好的框架，以推进多模态研究。
具体来说，作者介绍了MIMIC-IT数据集，旨在增强OpenFlamingo的指令理解能力，同时保留其上下文学习能力。该数据集由具有上下文关系的图像-文本对组成，而OpenFlamingo旨在基于上下文示例为查询的图像-文本对生成文本。MIMIC-IT数据集的介绍是为了增强OpenFlamingo的指令理解能力，同时保持其上下文学习。它包括图像-指令-答案三元组及其对应的上下文。OpenFlamingo是一个框架，使多模态模型能够根据图像和上下文示例生成文本。
在训练过程中，Otter模型遵循OpenFlamingo范例，冻结预训练的编码器并微调特定模块。训练数据遵循特定格式，包括图像、用户指令、“GPT”生成的答案和[endofchunk]令牌。该模型使用交叉熵损失进行训练，用Please view this post in your web browser to complete the quiz.令牌分隔预测目标的解决方案。
作者将Otter集成到Hugging Face Transformers中，以便轻松重用和集成到研究人员的流程中。他们针对4×RTX-3090 GPU进行了模型优化，并支持完全分片数据并行（FSDP）和DeepSpeed以提高效率。他们还提供了一个脚本，用于将原始OpenFlamingo检查点转换为Hugging Face Model格式。关于演示，Otter在跟随用户指令和展示高级推理能力方面比OpenFlamingo表现更好。它展示了处理复杂场景和应用上下文知识的能力。Otter还支持多模态上下文学习，并在视觉问答任务中表现良好，利用图像和上下文示例的信息提供综合和准确的答案。
总之，本研究通过引入MIMIC-IT数据集、提高Otter模型的指令跟踪和上下文学习能力以及优化OpenFlamingo实现的方式为多模态模型做出了贡献，从而使研究人员能够借助该模型进行研究。Otter在跟随用户指令、处理复杂场景和执行多模态上下文学习方面所展示的能力，展示了多模态理解和生成方面的进展。这些贡献为未来多模态模型的研究和开发提供了有价值的资源和见解。