Fuyu-8B: A Multimodal Architecture for AI Agents

Blog: https://www.adept.ai/blog/fuyu-8b

TL; DR：无视觉编码器和 adapter，纯解码器结构的多模态大模型。

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Adept 是一家做 Copilot 创业的公司，要想高效地帮助用户，必须要准确地理解用户正在干什么，这就需要准确地理解屏幕上的图片、表格、文字等内容。

现有的多模态大模型大多是 Visual Encoder + Adapter + LLM 的结构，这些模型通常只能处理固定分辨率的模型结构。对于分辨率或长宽比不同的图像，只能通过缩放、裁剪或填充来对齐，但这无疑会大大损失掉图片中的原有信息。另外，这些模型一般都需要经过多个不同的训练阶段，如 CLIP 训练 Visual Encoder、多任务训练、不同分辨率训练等。

Fuyu 是一种 Decoder-only 的多模态大模型，无需单独的 Visual Encoder 和 Adapter。Fuyu 将图片切分成 patch 之后，经过映射直接输入到模型中，并用换行符 \n 来标识图片块的换行。简化的结构设计使得 Fuyu 能够在训练和推理时处理任意分辨率的图像，并不需要多个阶段的复杂训练策略。

总结

Fuyu Decoder-only 的结构看起来更自然，并且可以处理任意分辨率图像，在实际中，对文字图、表格、文档的理解更好。