VILA：视觉语言模型预训练研究

视觉语言模型（Visual Language Models, VLMs）近年来随着大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）的成功而迅速发展。尽管已有大量研究致力于视觉指令微调（visual instruction tuning），以拓展LLM对视觉输入的处理能力，但对视觉语言预训练过程的深入研究仍显不足——这一阶段正是模型学习联合建模视觉与语言两种模态的关键时期。在本研究中，我们通过逐步可控的对比实验，系统性地考察了VLM预训练的设计选择，方法是将LLM逐步扩展为VLM。我们得出三个主要发现：（1）在预训练阶段冻结LLM可获得良好的零样本性能，但缺乏上下文学习（in-context learning）能力，而这种能力需要在后续阶段解冻LLM才能实现；（2）交错式（interleaved）的预训练数据结构具有显著优势，而仅使用图像-文本配对数据并非最优方案；（3）在指令微调阶段，将纯文本指令数据重新混合为图文数据形式，不仅能缓解纯文本任务性能的下降，还能显著提升VLM任务的准确率。基于这一优化的预训练策略，我们构建了VILA——一个视觉语言模型系列。该模型在主流基准测试中持续超越当前最先进的模型（如LLaVA-1.5），且无需依赖额外的复杂技巧（bells and whistles）。此外，多模态预训练还揭示了VILA所具备的若干引人注目的特性，包括多图像推理能力、更强的上下文学习能力以及更优的世界知识理解能力。