• OPT
• • 项目介绍
  • 模型架构
  • 环境安装
  • 代码结构
  • 下游任务
  • 模型创新
  • 应用价值
  • 引用说明
  • 免责声明

OPT

项目介绍

OPT（Omni-Perception Pre-Trainer）是全场景感知预训练模型的简称，是中科院自动化和华为在探索通用人工智能道路上的重要成果，并在2021年9月发布了全球首个图文音三模态千亿大模型，中文名字叫紫东.太初，本仓是紫东.太初十亿参数级别代码，软硬件采用全国产华为昇腾全栈，包含预训练模型及多个下游任务模型。多模态模型可从不同模态（语音、图片、文字等）的数据中训练学习，从而完成许多应用广泛的AI任务，紫东.太初的发布将改变当前单一模型对应单一任务的人工智能研发范式，实现三模态图文音的统一语义表达，在多模态内容的理解、搜索、推荐和问答，语音识别和合成，人机交互和无人驾驶等商业应用中具有潜力巨大的市场价值。

模型架构

紫东太初的模型架构由特征提取模型、三个单模态编码器、一个跨模态编码器和两个跨模态解码器组成,并提出了三个级别的预训练任务：（1）Token级建模；(2) 模态级建模；(3) 样本级建模，详细内容可阅读论文了解，模型主体架构图如下：

环境安装

1. 安装CANN 5.0.4
   前往昇腾社区下载安装包：
   https://www.hiascend.com/software/cann/commercial
   以arm + 欧拉的系统配置为例( x86的系统请选择x86的包 )
   安装驱动：
   ./A800-9000-npu-driver_21.0.4_linux-aarch64.run --full
   安装固件：
   ./A800-9000-npu-firmware_1.80.22.2.220.run --full
   安装cann-toolkit包:
   ./Ascend-cann-toolkit_5.0.4_linux-aarch64.run --full

2. 安装MindSpore 1.6.1版本
   前往MindSpore官网,按照教程安装对应版本即可，当前为1.6.1,链接如下:
   https://www.mindspore.cn/install

3. 安装requirements依赖
   pip install -r requirements.txt

代码结构

├── config #配置文件
│　　├── caption #caption任务的配置文件
│　　│　　├── cross_modal_encoder_base.json
│　　│　　└── ft_cap_base.json
│　　└── ... #同上
├── image #代码仓图片
│　　├── frameworkimage.png
│　　└── image_caption.png
├── scripts #预训练模型及下游任务训练/测试启动脚本
│　　├── pretrain.sh
│　　├── test_caption.sh
│　　├── test_retrieval.sh
│　　├── train_caption.sh
│　　└── train_retrieval.sh
├── src #核心代码
│　　├── config #配置文件
│　　├── data #数据加载
│　　├── fastspeech2_mindspore #语音生成
│　　├── mae_mindspore #MAE代码
│　　├── model_mindspore #模型核心代码
│　　├── vqvae_mindspore #vqvae代码
│　　├── scripts #下游任务启动入口脚本
│　　└── tools #工具
├── requirements.txt
├── LICENSE
├── OWNERS
└── README.md

下游任务

• 1. 文本生成（Image Caption）

  任务简介：
  Image Caption 顾名思义，即让算法根据输入的一幅图自动生成对应的描述性的文字，是图像理解中非常重要的基础任务。
  

  数据集介绍：该数据集是COCO Caption的数据集，自动化所将标签从英文翻译为中文，该数据集的训练集包括11.3万张图像，每张图像有5条描述的中文标签，测试集有5千张图像，每张图像1条描述的中文标签。

  数据集下载：
  百度云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1ECN5JXlRPQsBS8O763Y8pA
  提取码：84me
  解压至dataset/caption/路径下

  coco图片下载
  http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip
  http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip
  解压至dataset/caption/img/mscoco/路径下

  预训练模型下载:
  https://opt-release.obs.cn-central-221.ovaijisuan.com:443/model/OPT_1-38_136.ckpt
  下载至model/caption/路径下

  启动训练：
  单卡：
  bash scripts/train_caption.sh
  多卡：
  bash scripts/train_caption_parallel.sh [DEVICE_NUM] [VISIABLE_DEVICES(0,1,2,3,4,5,6,7)] [RANK_TABLE_FILE]
  （各项参数说明参考Mindspore官方文档）

  启动测试（需安装java1.8.0）：
  bash scripts/test_caption.sh

  启动推理：
  bash scripts/inference_caption.sh
  支持对单目录或列表的推理，需要修改脚本中的inference_dir和inference_list参数。
  若存在inference_list则会读取list中的每项文件进行推理（文件目录为inference_dir拼接list中的文件名）；
  若inference_list为空则遍历inference_dir中的每个文件执行推理。

  模型导出:
  python src/scripts/export_caption.py --ckpt_file="***.ckpt"
  默认导出格式为MindIR，可通过file_format进行修改（目前由于框架限制，紫东太初模型仅支持导出MindIR）。

  效果展示：

  

• 2. 视觉问答（Visual Question Answer, VQA）

  任务简介：
  视觉问答是给定一幅图片和一个相关的问题，算法输出相应的答案，是多模态理解中的基础任务之一。

  数据集介绍：
  该数据集是百度发布的中文VQA数据集Are You Talking to a Machine? Dataset and Methods for Multilingual Image Question Answering，图片来自于COCO，每张图片对应一到两个问题。

  数据集下载：

  VQA数据集
  http://research.baidu.com/Public/uploads/5ac9e10bdd572.gz
  下载后将文件解压并重命名为FM-IQA.json，移动至dataset/vqa/txt/路径下

  coco图片
  http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip
  http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip
  解压至dataset/vqa/img/mscoco/路径下

  词表
  链接：https://pan.baidu.com/s/14FrOW7LMAwwDK5gfDS1BeA 提取码：j50u
  下载后运行python src/tools/vqa/prepare_vqa_tokens.py 提取vqa问题和答案的token，将得到的文件放到dataset/vqa/路径下

  预训练模型下载:
  https://opt-release.obs.cn-central-221.ovaijisuan.com:443/model/OPT_1-38_136.ckpt
  下载至model/vqa/路径下

  启动训练：
  单卡：
  bash scripts/train_vqa.sh
  多卡：
  bash scripts/train_vqa_parallel.sh [DEVICE_NUM] [VISIABLE_DEVICES(0,1,2,3,4,5,6,7)] [RANK_TABLE_FILE]
  （各项参数说明参考Mindspore官方文档）

  启动测试（需安装java1.8.0）：
  bash scripts/test_vqa.sh

  效果展示：

  

• 3. 跨模态检索（Cross-modal Retrieval）
  任务简介：
  跨模态检索是在不同模态之间进行数据的检索。
  例如输入图片，在文本库中挑选出与图片内容最匹配的描述；输入描述，在图片库中挑出与这句描述内容最符合的图片。
  

  数据集介绍：该数据集是COCO Caption的数据集，自动化所将标签从英文翻译为中文，该数据集的训练集包括12万张图像，每张图像有5条描述的中文标签，
  选取了150图文对进行检索性能的测试。

  数据集下载：
  链接：https://pan.baidu.com/s/1lArnJlPfkahcn5IZlgwJvQ 提取码：fdc8
  解压至dataset/retrieval/路径下

  预训练模型下载:
  https://opt-release.obs.cn-central-221.ovaijisuan.com:443/model/OPT_1-38_136.ckpt
  下载至model/retrieval/路径下

  启动训练：
  bash scripts/train_retrieval_parallel.sh [DEVICE_NUM] [VISIABLE_DEVICES(0,1,2,3,4,5,6,7)] [RANK_TABLE_FILE]
  （各项参数说明参考Mindspore官方文档）

  启动测试（将test_retrieval.sh中的ckpt模型路径更换成自己训练的）：
  bash scripts/test_retrieval.sh

  评估结果：

   |  输入尺寸 | IR @1  | IR @5  | IR @10 | TR @1  | TR @5  | TR @10 |
   |----------|--------|--------|--------|--------|--------|--------|
   |   448    |    70  |   96   |  98.7  |  64.67 | 93.33  |  98    |
  

• 4. 语音合成（Text To Speech）

  任务简介：
  语音合成是输入文本输出语音。

  数据集介绍：该数据集是AISHELL3的数据集。AISHELL-3的语音时长为85小时88035句，可做为多说话人合成系统。录制过程在安静室内环境中，使用高保真麦克风（44.1kHz，16bit）。218名来自中国不同口音区域的发言人参与录制。专业语音校对人员进行拼音和韵律标注，并通过严格质量检验，此数据库音字确率在98%以上。

  数据集下载：
  链接：https://pan.baidu.com/s/1dt04CmP5v_EL_dUq8S8SVA 提取码：o8ja
  解压至dataset/speech/路径下

  启动训练：
  bash scripts/train_speech.sh

  启动测试（test_speech.sh中的ckpt模型路径更换成自己训练的）：
  bash scripts/test_speech.sh

模型创新

• 全球首个多模态图文音预训练大模型

• 多层次多任务自监督学习

• 弱关联多模态数据语义统一表达

• 兼顾任务感知和推理增强的中文预训练模型

• 多粒度学习与注意力指导的视觉预训练模型

• 基于自监督预训练的多任务语音建模技术

应用价值

引用说明

如果你使用了该项目，请引用该论文，论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.00249

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