来自剑桥、NAIST 和腾讯 AI Lab 的研究者近期发布了一项名为 PandaGPT 的研究成果，这是一种将大型语言模型与不同模态对齐、绑定以实现跨模态指令跟随能力的技术。PandaGPT 可以完成诸如生成详细的图像描述、根据视频编写故事以及回答关于音频的问题等复杂任务。它可以同时接收多模态输入，并自然地组合它们的语义。
项目主页: https://panda-gpt.github.io/
代码: https://github.com/yxuansu/PandaGPT
论文: http://arxiv.org/abs/2305.16355
线上 Demo 展示: https://huggingface.co/spaces/GMFTBY/PandaGPT
为了实现图像 & 视频、文本、音频、热力图、深度图、IMU 读数六种模态下的指令跟随能力，PandaGPT 将 ImageBind 的多模态编码器与 Vicuna 大型语言模型相结合（如上图所示）。
为了使 ImageBind 的多模态编码器和 Vicuna 的大型语言模型的特征空间对齐，PandaGPT 使用了组合 LLaVa 和 Mini-GPT4 发布的共 160k 基于图像的语言指令跟随数据作为训练数据。每个训练实例包括一张图像和相应一组多轮对话。
为了避免破坏 ImageBind 本身的多模态对齐性质和减少训练成本，PandaGPT 只更新了以下模块：
在 ImageBind 的编码结果上新增一个线性投影矩阵，将 ImageBind 生成的表示转换后插入到 Vicuna 的输入序列中；
在 Vicuna 的注意力模块上添加了额外的 LoRA 权重。两者参数总数约占 Vicuna 参数的 0.4%。训练函数为传统的语言建模目标。值得注意的是，训练过程中仅对模型输出对应部分进行权重更新，不对用户输入部分进行计算。整个训练过程在 8×A100 (40G) GPUs 上完成训练需要约 7 小时。
值得强调的是，目前的 PandaGPT 版本只使用了对齐的图像 - 文本数据进行训练，但是继承了 ImageBind 编码器的六种模态理解能力（图像 / 视频、文本、音频、深度度、热量图和 IMU）和它们之间的对齐属性，从而具备在所有模态之间跨模态能力。
