NExT-GPT

项目介绍：NExT-GPT

简介

NExT-GPT 是一款先进的多模态大型语言模型（MM-LLM），旨在能够处理任意组合的文本、图像、视频和音频等多模态输入与输出。这种工具可被视为将各类信息融合并转换为用户所需形式的桥梁。作为第一款端到端的任何对任何（Any-to-Any）多模态模型，NExT-GPT 为用户提供了处理多样化数据形式的能力。

项目背景

NExT-GPT 由来自新加坡国立大学计算机学院的 NExT++ 研究中心开发，团队成员包括 Shengqiong Wu, Hao Fei, Leigang Qu, Wei Ji 和 Tat-Seng Chua 等人。该项目的相关研究已在 ICML 2024 上以口头论文的形式展示。

项目架构

NExT-GPT 的模型构建在已有的预训练大型语言模型、多模态编码器和最新的扩散模型之上，并经过充分的端到端指令微调。其工作流程可分为以下几个阶段：

多模态编码阶段：利用成熟的编码器将各种模态的输入转换为语言模型可以理解的语言类表示。
语言模型理解与推理阶段：使用开源语言模型处理输入信息，实现语义理解和推理。
多模态生成阶段：根据语言模型生成的模态信号，对输入进行相应形式的输出映射。

使用指南

环境准备

用户需要克隆项目仓库并安装所需的环境。这包括设置 Python 环境以及安装 CUDA 工具包和 PyTorch 等必要软件。

自定义训练与适配

用户可通过以下步骤完成 NExT-GPT 的训练和适配：

准备预训练检查点资料
准备必要的数据集
通过预训练编码对齐、解码对齐和指令微调阶段，完成训练过程

系统运行

用户可以从指定路径加载预训练好的 NExT-GPT 模型，之后通过脚本运行模型进行预测。

自定义微调

用户还可以对他们自己的系统进行微调，从而更好地适应特定应用场景。具体可以自定义数据集和模型架构，以及相应的微调脚本。

联系与引用

若有任何问题或反馈，请联系 Shengqiong Wu 和 Hao Fei。同时，若在相关研究或应用中使用了 NExT-GPT，请使用下文引用格式：

@inproceedings{wu24next,
  title={{NE}x{T}-{GPT}: Any-to-Any Multimodal {LLM}},
  author={Wu, Shengqiong and Fei, Hao and Qu, Leigang and Ji, Wei and Chua, Tat-Seng},
  booktitle={Proceedings of the International Conference on Machine Learning},
  pages = {53366--53397},
  year={2024}
}