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🚀 快速阅读

1. 多语言支持：Maya 支持八种语言，包括中文、法语、西班牙语、俄语、印地语、日语、阿拉伯语和英语。
2. 多模态能力：结合图像和文本数据，执行图像描述、视觉问题回答等任务。
3. 指令微调：通过指令微调提升模型对自然语言指令的理解和响应能力。

正文（附运行示例）

Maya 是什么

Maya 是一个开源的多语言多模态模型，基于LLaVA框架开发。它通过指令微调和多语言数据集的预训练，扩展了模型在多种语言和文化背景下的能力。Maya 包含一个新创建的包含八种语言的预训练数据集，旨在提高视觉-语言任务中的文化和语言理解。

Maya 通过毒性分析和数据集过滤，确保训练数据的安全性和质量。它支持包括中文、法语、西班牙语、俄语、印地语、日语和阿拉伯语在内的多种语言，致力于提升低资源语言的AI内容生成质量。

Maya 的主要功能

• 多语言支持：Maya 能处理和理解八种不同的语言，包括中文、法语、西班牙语、俄语、印地语、日语、阿拉伯语和英语，增强对低资源语言的支持。
• 多模态能力：结合图像和文本数据，让机器基于自然语言理解视觉世界，执行图像描述、视觉问题回答等任务。
• 指令微调：基于指令微调，更好地理解和响应自然语言指令，提升在实际应用中的性能和适应性。
• 数据集创建与毒性过滤：创建多语言图像-文本预训练数据集，进行毒性分析和过滤，确保数据的安全性和质量。
• 跨文化理解：基于多语言和多模态数据，更好地理解和处理不同文化背景下的视觉和语言信息。

Maya 的技术原理

• 模型架构：基于LLaVA 1.5架构，使用Aya-23 8B模型作为多语言语言模型（LLM）和SigLIP作为视觉编码器，支持多语言和多模态输入。
• 预训练数据集：创建包含558,000张图像的多语言图像-文本预训练数据集，涵盖八种语言，支持多语言视觉语言模型的开发。
• 毒性分析：使用LLaVAGuard 7B和Toxic-BERT对数据集中的图像和文本进行毒性分析，识别和过滤掉不安全或有害的内容。
• 预训练与微调：通过投影矩阵W将图像特征转换为语言特征，基于多轮对话数据进行预训练，优化图像和文本的对齐。在PALO 150K指令微调数据集上进行微调，进一步提升模型对指令的理解和响应能力。
• 跨模态对齐：基于投影矩阵和训练策略，优化图像特征和语言特征之间的对齐，提高模型在视觉-语言任务中的表现。

如何运行 Maya

安装

以下步骤适用于 CUDA Version: 12.4 的环境。

1. 克隆仓库并进入 Maya 目录：

   git clone https://github.com/nahidalam/maya
   cd maya
   

2. 安装包：

   conda create -n maya python=3.10 -y
   conda activate maya
   pip install --upgrade pip  # 启用 PEP 660 支持
   pip install -e .
   

3. 安装额外的训练包：

   pip install -e ".[train]"
   pip install flash-attn==2.6.3 --no-build-isolation --no-cache-dir
   

预训练

要预训练投影层，请按照以下步骤操作：

• 从 HuggingFace 获取预训练数据集，并将其放在 /dev/data/LLaVA_Pretrain 目录下。
• 下载图像并将其放在 /dev/data/images 目录下：

  wget https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain/resolve/main/images.zip
  

运行预训练脚本：

bash scripts/maya/pretrain_aya_siglip.sh

指令微调

请从 MBZUAI/palo_multilingual_dataset 下载注释，并按照以下链接下载所有图像：

• COCO: train2017
• GQA: images
• OCR-VQA: download script
• TextVQA: train_val_images
• VisualGenome: part1, part2

下载完成后，将数据组织如下：

instruction_tune_dataset
    ├── coco
    │   └── train2017
    ├── gqa
    │   └── images
    ├── ocr_vqa
    │   └── images
    ├── textvqa
    │   └── train_images
    └── vg
        ├── VG_100K
        └── VG_100K_2

将 palo_multilingual_dataset.json 放在 /dev/data/annotations/palo_multilingual_dataset.json 目录下。

确保在 scripts/maya/finetune_aya_siglip.sh 脚本中指定预训练模型的路径，然后运行：

bash scripts/maya/finetune_aya_siglip.sh

资源

• 项目官网：https://github.com/nahidalam/maya
• GitHub 仓库：https://github.com/nahidalam/maya
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/maya-multimodal/maya
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.07112

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