调酒师小哥忘记配方时，也能分分钟化解尴尬。

Otter一共支持八种语言， 中文也包括在内。

训练过程中，团队专门使用了适用于AR头显的第一视角视频，宣传上也明示就是为苹果头显准备的。

不过也有网友发现了华点。

结果，Otter在各测试项目上的平均成绩比传统的MiniGPT-4、OpenFlamingo等传统模型高出十余个百分点。

如何实现

其中核心的视觉模块是基于改进版本的LLaVA进行训练的。

Otter整体的工作流程大概是这样的：

首先要对视觉信息进行处理，并结合系统信息生成prompt。

生成好的prompt会被传递给ChatGPT，得到指令-回应数据。

这样得到的答案再经过一步筛选器筛选之后，由ChatGPT翻译成用户选择的语言并输出。

在主线流程之外，团队还引入了 冷启动机制，用于发现数据库中可用的情景实例。

接下来，让我们看一下当中最关键的环节，也就是视觉信息的解释。

为了训练Otter，研究团队专门提出了 Mult I- Modal In- Context Instruction Tuning（多模式场景下的指令调整）数据集。

MIMIC-IT涵盖了大量的现实生活场景，而且不同于传统的LLaVa等只有一张图片和语言描述的数据集，MIMIC-IT包含多种模式。

第一步是对场景化信息的学习，这一部中使用的是经过调整的LLaVA数据集。

对数据集中的每个指令-相应组，团队都基于文字或图片相似性为其检索了是个场景化实例。

为了更好地适应真实世界，下一步的训练主要是让模型发现图像之间的差别。

而这些差别又被分为了一般差别和微小差别两种类型。

对于一般差别，通过prompt让ChatGPT进行图像分析和物体检测生成注释。

而对于微小差别，则使用自然语言描述作为注释。

拥有了发现差别的能力之后，就要让模型尝试着“讲故事”了。

由于图像注释无法直观反映时间线等要素，研究团队让ChatGPT充当观众并回答一系列问题。

每一个场景之中都包含图像和对应的指令-响应组。

为了扩展模型的视野，研究团队还让它学习了包含大量说明的长视频片段。

说明信息包括视频内容、人的动作和行为、事件发生的顺序和因果关系等。

为了增强模型的社交推理能力和对人物复杂动态行为的理解，研究团队最后把电视剧作为了训练材料。

介绍完一般场景，我们再来看看第一人称场景又是如何分析的。

第一人称场景既包括视觉上直观看到的内容，也包括观察者的内心感受。

研究团队从ScanNetv2数据集中搜集了一些场景并进行采样，转化为多个第一人称视角的二维视觉信息。

研究团队还让ChatGPT基于隐式设定的人物性格指导人类的行为，为模型生成训练数据。

作者简介

研究团队的成员主要来自南洋理工大学S实验室，第一作者是该实验室的博士生李博。

2017年，李博获得中国大学生编程比赛银奖。

2018年至今，李博先后在滴滴、英伟达、微软等机构先后从事研究工作。

李博的导师刘子纬助理教授是本文的通讯作者。

此外，微软雷蒙德研究院首席研究员Chunyuan Li也参与了本项目。

Otter的介绍视频在B站也有发布。

在线体验：

https://otter.cliangyu.com/

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2306.05425

GitHub页面：

https://github.com/Luodian/Otter

— 完—

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