Paligemma 3b Mix 448

🚀 PaliGemma模型卡片

PaliGemma是一款受PaLI - 3启发的轻量级视觉语言模型，它结合图像与文本输入，输出文本，支持多语言。可用于图像和短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和分割等任务，在视觉语言领域具有广泛应用价值。

🚀 快速开始

PaliGemma是单轮视觉语言模型，不适用于对话场景，在针对特定用例进行微调时效果最佳。你可以通过任务前缀（如 “detect” 或 “segment”）来配置模型要解决的任务。预训练模型以这种方式训练，具备丰富的能力（问答、字幕、分割等），但并非直接使用，而是通过微调迁移到特定任务。若要进行交互式测试，可使用 “mix” 系列模型，它们已针对多种任务进行了微调。查看使用Transformers代码库的Space，了解该模型的实际应用。

✨ 主要特性

• 多功能性：支持图像和文本输入，输出文本，适用于图像和短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和分割等多种视觉语言任务。
• 多语言支持：能够处理多种语言的输入和输出。
• 可微调性：预训练模型可针对特定用例进行微调，以实现更好的性能。

📦 安装指南

若要使用4位或8位精度自动运行推理，需要安装bitsandbytes：

pip install bitsandbytes accelerate

💻 使用示例

基础用法

在CPU上运行默认精度（float32）：

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型用西班牙语创建字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

输出: Un auto azul estacionado frente a un edificio.

高级用法

在CUDA上运行其他精度（以bfloat16为例）：

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"
device = "cuda:0"
dtype = torch.bfloat16

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=dtype,
    device_map=device,
    revision="bfloat16",
).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型用西班牙语创建字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

加载4位/8位模型

from transformers import AutoProcessor, PaliGemmaForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/paligemma-3b-mix-224"
device = "cuda:0"
dtype = torch.bfloat16

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/tasks/car.jpg?download=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

model = PaliGemmaForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, quantization_config=quantization_config
).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

# 指示模型用西班牙语创建字幕
prompt = "caption es"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
input_len = model_inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]
    decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
    print(decoded)

📚 详细文档

模型信息

模型概述

PaliGemma是一款受PaLI - 3启发的多功能轻量级视觉语言模型（VLM），基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型等开放组件构建。它接受图像和文本作为输入，输出文本，支持多种语言，旨在为广泛的视觉语言任务提供领先的微调性能，如图像和短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和目标分割。

模型架构

PaliGemma由Transformer解码器和Vision Transformer图像编码器组成，总共有30亿个参数。文本解码器从Gemma - 2B初始化，图像编码器从SigLIP - So400m/14初始化。PaliGemma按照PaLI - 3的方法进行训练。

输入和输出

• 输入：图像和文本字符串，如图像字幕提示或问题。
• 输出：针对输入生成的文本，如图像字幕、问题答案、目标边界框坐标列表或分割码字。

模型数据

预训练数据集

PaliGemma在以下混合数据集上进行预训练：

• WebLI：WebLI (Web Language Image)是一个基于公共网络构建的网络规模多语言图像 - 文本数据集。使用了多种WebLI分割来获取通用的模型能力，如视觉语义理解、目标定位、视觉情境文本理解、多语言能力等。
• CC3M - 35L：从网页中精心挑选的英语图像 - 替代文本对（Sharma等人，2018）。使用Google Cloud Translation API将其翻译成另外34种语言。
• VQ²A - CC3M - 35L/VQG - CC3M - 35L：VQ2A - CC3M的一个子集（Changpinyo等人，2022a），使用Google Cloud Translation API翻译成与CC3M - 35L相同的另外34种语言。
• OpenImages：在OpenImages数据集上通过手工规则生成的检测和目标感知问题及答案（Piergiovanni等人，2022）。
• WIT：从维基百科收集的图像和文本（Srinivasan等人，2021）。

数据责任过滤

为了在干净的数据上训练PaliGemma，对WebLI应用了以下过滤器：

• 色情图像过滤：此过滤器去除被认为具有色情性质的图像。
• 文本安全过滤：识别并过滤与不安全文本配对的图像。不安全文本是指任何被认为包含或涉及儿童性虐待材料、色情内容、粗俗语言或其他冒犯性内容的文本。
• 文本毒性过滤：进一步使用Perspective API识别并过滤与被认为具有侮辱性、淫秽、仇恨或其他毒性的文本配对的图像。
• 文本个人信息过滤：使用Cloud Data Loss Prevention (DLP) API过滤某些个人信息和其他敏感数据，以保护个人隐私。去除了如社会安全号码等标识符和其他敏感信息类型。
• 其他方法：根据内容质量和安全性进行过滤，符合公司的政策和实践。

实现信息

硬件

PaliGemma使用最新一代的张量处理单元（TPU）硬件（TPUv5e）进行训练。

软件

使用JAX、Flax、TFDS和big_vision进行训练。JAX使研究人员能够利用最新一代的硬件（包括TPU），实现大型模型的更快、更高效训练。TFDS用于访问数据集，Flax用于模型架构。PaliGemma的微调代码和推理代码在big_vision GitHub仓库中发布。

评估信息

基准测试结果

为了验证PaliGemma在各种学术任务上的可迁移性，对预训练模型在每个任务上进行微调。此外，使用迁移任务的混合训练混合模型。报告不同分辨率下的结果，以了解哪些任务从更高的分辨率中受益。重要的是，这些任务或数据集都不是预训练数据混合的一部分，并且它们的图像已从网络规模的预训练数据中明确移除。

单任务（在单任务上微调）

混合模型（在迁移任务混合上微调）

伦理与安全

评估方法

评估方法包括结构化评估和相关内容政策的内部红队测试。红队测试由多个不同的团队进行，每个团队有不同的目标和人工评估指标。这些模型针对与伦理和安全相关的多个不同类别进行了评估，包括：

• 对涵盖儿童安全、内容安全和代表性危害的提示进行人工评估。有关评估方法的更多详细信息，请参阅Gemma模型卡片，但采用图像字幕和视觉问答设置。
• 图像到文本基准评估：针对相关学术数据集（如FairFace数据集（Karkkainen等人，2021））进行基准测试。

评估结果

• 伦理和安全评估的人工评估结果在可接受的阈值范围内，符合[内部政策](https://storage.googleapis.com/gweb - uniblog - publish - prod/documents/2023_Google_AI_Principles_Progress_Update.pdf#page=11)中关于儿童安全、内容安全和代表性危害等类别。
• 除了强大的内部评估外，还使用Perspective API（阈值为0.8）来衡量从FairFace数据集中获取的图像生成字幕中的毒性、亵渎和其他潜在问题。报告了每个感知性别、种族和年龄属性的子组中观察到的最大值和中值。

使用与限制

预期用途

开放视觉语言模型（VLM）在各个行业和领域有广泛的应用。以下潜在用途列表并不全面，其目的是提供有关模型创建者在模型训练和开发过程中考虑的可能用例的上下文信息。

特定视觉语言任务的微调

• 预训练模型可在广泛的视觉语言任务上进行微调，如图像字幕、短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和目标分割。
• 预训练模型可针对特定领域进行微调，如遥感问答、盲人的视觉问题、科学问答、描述UI元素功能。
• 预训练模型可针对具有非文本输出的任务进行微调，如边界框或分割掩码。

视觉语言研究

预训练模型和微调模型可以为研究人员提供基础，用于试验VLM技术、开发算法，并为该领域的发展做出贡献。

伦理考虑和风险

视觉语言模型（VLM）的开发引发了一些伦理问题。在创建开放模型时，我们仔细考虑了以下方面：

• 偏差和公平性：在大规模真实世界图像 - 文本数据上训练的VLM可能反映训练材料中嵌入的社会文化偏差。这些模型经过了仔细审查，输入数据进行了预处理，并在本卡片中报告了后续评估结果。
• 错误信息和滥用：VLM可能被滥用来生成虚假、误导或有害的文本。提供了负责任使用模型的指南，请参阅Responsible Generative AI Toolkit。
• 透明度和问责制：本模型卡片总结了模型的架构、能力、限制和评估过程的详细信息。一个负责任开发的开放模型为开发者和研究人员提供了分享创新的机会，使VLM技术在整个AI生态系统中可用。

识别的风险和缓解措施

• 偏差的延续：鼓励在模型训练、微调及其他用例中进行持续监控（使用评估指标、人工审查），并探索去偏技术。
• 有害内容的生成：内容安全的机制和指南至关重要。鼓励开发者谨慎行事，并根据其特定的产品政策和应用用例实施适当的内容安全保障措施。
• 恶意用途：技术限制和开发者及最终用户教育有助于减轻LLM的恶意应用。提供了教育资源和用户举报滥用的机制。Gemma模型的禁止使用情况在Gemma Prohibited Use Policy中列出。
• 隐私侵犯：模型在经过过滤以去除某些个人信息和敏感数据的数据上进行训练。鼓励开发者遵守隐私法规，采用保护隐私的技术。

限制

• 大多数从底层Gemma模型继承的限制仍然适用：
  • VLM在可以用明确提示和说明构建的任务上表现更好。开放式或高度复杂的任务可能具有挑战性。
  • 自然语言本质上是复杂的。VLM可能难以理解微妙的细微差别、讽刺或比喻语言。
  • VLM根据从训练数据集中学习到的信息生成响应，但它们不是知识库。它们可能生成不正确或过时的事实陈述。
  • VLM依赖于语言和图像中的统计模式。它们可能在某些情况下缺乏应用常识推理的能力。
• PaliGemma首先是作为一个通用的预训练模型设计的，用于迁移到专门的任务。因此，其“开箱即用”或“零样本”性能可能落后于专门为此设计的模型。
• PaliGemma不是多轮聊天机器人。它设计用于单轮图像和文本输入。

🔧 技术细节

PaliGemma由Transformer解码器和Vision Transformer图像编码器组成，总共有30亿个参数。文本解码器从Gemma - 2B初始化，图像编码器从SigLIP - So400m/14初始化。使用JAX、Flax、TFDS和big_vision进行训练，利用TPUv5e硬件实现高效训练。

📄 许可证

许可证信息：gemma

引用

@article{beyer2024paligemma,
    title={{PaliGemma: A versatile 3B VLM for transfer}},
    author={Lucas Beyer* and Andreas Steiner* and André Susano Pinto* and Alexander Kolesnikov* and Xiao Wang* and Daniel Salz and Maxim Neumann and Ibrahim Alabdulmohsin and Michael Tschannen and Emanuele Bugliarello and Thomas Unterthiner and Daniel Keysers and Skanda Koppula and Fangyu Liu and Adam Grycner and Alexey Gritsenko and Neil Houlsby and Manoj Kumar and Keran Rong and Julian Eisenschlos and Rishabh Kabra and Matthias Bauer and Matko Bošnjak and Xi Chen and Matthias Minderer and Paul Voigtlaender and Ioana Bica and Ivana Balazevic and Joan Puigcerver and Pinelopi Papalampidi and Olivier Henaff and Xi Xiong and Radu Soricut and Jeremiah Harmsen and Xiaohua Zhai*},
    year={2024},
    journal={arXiv preprint arXiv:2407.07726}
}

论文链接：here

其他信息

• 模型页面：PaliGemma
• 资源和技术文档：
  • Responsible Generative AI Toolkit
  • PaliGemma on Kaggle
  • [PaliGemma on Vertex Model Garden](https://console.cloud.google.com/vertex - ai/publishers/google/model - garden/363)
• 使用条款：[Terms](https://www.kaggle.com/models/google/paligemma/license/consent/verify/huggingface?returnModelRepoId=google/paligemma - 3b - mix - 448)
• 作者：Google

访问权限

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